Sensores propioceptivos y exteroceptivos

01 · Punto de partida

Primero la pregunta, después el sensor

Ya tenemos una arquitectura de robot, un entorno de programación y un plan de alimentación. Ahora empieza el bloque de sensores. La primera decisión no es qué componente comprar, sino qué información necesita cada comportamiento.

Para detenerse ante una pared, el robot necesita observar el obstáculo. Para mantener la velocidad de sus ruedas, necesita observar el giro. Para anticipar una pérdida de alimentación, necesita medir su batería. Son preguntas diferentes y ninguna lectura responde automáticamente a todas.

Llamamos propiocepción a la información sobre el estado del propio robot y exterocepción a la información sobre el entorno. Esta distinción aparece en el capítulo de sensores de Elements of Robotics. Nos sirve para detectar qué parte de la situación todavía estamos suponiendo en vez de medir.

02 · Mirar hacia adentro

Medir el propio robot

Un sensor propioceptivo aporta información sobre movimiento, configuración o estado interno. Permite responder preguntas como «¿cuánto giró el eje?», «¿dónde está la articulación?» o «¿qué esfuerzo eléctrico está demandando el motor?».

Los sensores inerciales suelen incluirse en este grupo cuando describen el movimiento del robot. Un acelerómetro mide fuerza específica; su lectura también permite observar efectos de la gravedad según la orientación. No entrega directamente posición ni una inclinación inequívoca durante cualquier movimiento. Lo estudiaremos con más detalle en el tema 8.

La ubicación importa: un encoder antes de una caja reductora observa otro eje que uno instalado en la rueda. Para convertir entre ambos hay que conocer la transmisión y considerar holguras o deslizamientos.

03 · Mirar hacia afuera

Medir el entorno

Un sensor exteroceptivo observa objetos, superficies, señales o contactos externos. Puede detectar una pared, una marca en el suelo, una pieza o una referencia para orientarse.

Un sensor frontal que no detecta objetos no certifica que todo el espacio esté libre. Puede haber un obstáculo lateral, una superficie difícil de detectar o un hueco por debajo del haz. La decisión debe respetar qué región del entorno está siendo observada.

04 · Vocabulario

Clasificaciones que se cruzan

Propioceptivo y exteroceptivo clasifican qué se observa. Hay otros ejes de clasificación que no deben confundirse con ese criterio.

También distinguimos interfaces analógicas y digitales. Esa clasificación describe la salida del dispositivo, no la exactitud de su información. Un módulo digital puede entregar una distancia con mucho error; una señal analógica bien adquirida puede ser útil y repetible.

Un mismo dispositivo puede participar en tareas diferentes. En casos fronterizos es más productivo escribir «mide el contacto de la pinza con la pieza» que discutir una etiqueta. La descripción explícita revela qué información llega al controlador.

05 · Del dato al significado

De la señal a la estimación

Un sensor no suele entregar toda la información que necesita el comportamiento. Entre la señal y la decisión hay conversiones y supuestos.

Si el encoder entrega 360 cuentas efectivas por vuelta de rueda y observamos 720 cuentas, estimamos dos vueltas. Con un radio de 3 cm:

La conversión de cuentas a giro y la estimación del avance son pasos diferentes. Aunque el giro esté bien medido, el desplazamiento puede ser menor si la rueda patina. La introducción a odometría de Modern Robotics explica cómo estimar movimiento desde ruedas y por qué los errores se acumulan.

«360 cuentas por vuelta» debe incluir la forma de conteo y el eje de referencia. No mezcles pulsos de ficha, flancos de cuadratura y vueltas del motor antes de la reducción. El tema 9 desarrolla esos detalles.

06 · Evaluar una medición

Calidad y límites de una medida

La cantidad de cifras que muestra una lectura no determina cuánto debemos confiar en ella. Conviene separar varias propiedades:

Promediar puede reducir ciertas fluctuaciones, pero no elimina automáticamente un sesgo. También agrega retardo y puede ocultar cambios rápidos. La calibración compara con referencias y ajusta una conversión dentro de condiciones conocidas; no convierte un sensor en válido para cualquier superficie o temperatura.

Un ensayo sencillo usa varias distancias conocidas, lecturas repetidas y distintas condiciones relevantes. Guardá resultados y separá dispersión de error sistemático. Que el sensor repita un número no demuestra que ese número sea correcto.

07 · Un dato situado

Tiempo, ubicación y validez

Una lectura debe describir qué se midió, en qué unidades, dónde y cuándo. El registro puede incluir:

sensor: distancia_frontal
valor_cm: 42.0
valida: verdadero
instante_adquisicion_ms: 1500
referencia: frente del sensor, eje longitudinal del robot

Si el sensor está 5 cm por detrás del paragolpes y mide 20 cm hacia una pared frontal plana, quedan aproximadamente 15 cm desde el paragolpes. Comparar la lectura con un margen definido desde otro punto introduce un error geométrico.

La fecha también importa. A los 1600 ms, la medida anterior tiene 100 ms. A 40 cm/s, el robot podría haber avanzado 4 cm durante ese intervalo. La latencia de adquisición y el período de lectura deben entrar en el análisis de reacción.

Dos sensores adquiridos en momentos diferentes pueden describir situaciones diferentes. Antes de comparar sus números, comprobá validez, antigüedad, intervalo y referencia espacial. En este tema usaremos un modelo estático para aislar esas ideas.

08 · Contrastar evidencia

Dos observaciones del mismo movimiento

Imaginá un robot que avanza recto hacia una pared fija. El encoder permite estimar recorrido desde el giro. Un sensor frontal permite estimarlo desde la reducción de distancia a la misma pared:

Si el encoder estima 37,7 cm y la distancia pasa de 120 a 89,8 cm, el segundo método estima unos 30,2 cm. La diferencia es de aproximadamente 7,5 cm. Ambas observaciones no son coherentes con el modelo de rodadura perfecta.

Eso no demuestra una única causa. Puede existir patinamiento, radio mal calibrado, cambio de orientación, movimiento de la pared o error de distancia. El residuo señala una inconsistencia para investigar; no identifica automáticamente al sensor defectuoso.

Combinar sensores puede aportar información complementaria. Como ejemplo real, la documentación de odometría de iRobot Create 3 distingue sensores crudos de estimaciones combinadas y describe una estimación de deslizamiento que usa varios sensores.

No vamos a promediar directamente cuentas de encoder y centímetros. Primero convertimos a magnitudes comparables y declaramos los supuestos. Una fusión que calcule una estimación conjunta requiere además modelos de error y tiempos compatibles; aquí nos limitamos a contrastar evidencia.

09 · Código ejecutable

Comparar sensores con Python

El ejemplo simula un recorrido recto con radio de 3 cm y dos vueltas. Un deslizamiento didáctico del 20 % significa que el avance es el 80 % del recorrido ideal. El sesgo se aplica solo a la lectura final: representa un cambio de error entre las dos observaciones.

from math import pi

radio_cm = 3.0
cuentas_por_vuelta = 360
cuentas = 720
distancia_inicial_cm = 120.0
umbral_residuo_cm = 5.0

recorrido_encoder = 2 * pi * radio_cm * cuentas / cuentas_por_vuelta

casos = [
    ("ideal", 0.00, 0.0),
    ("deslizamiento", 0.20, 0.0),
    ("error final", 0.00, 6.0),
    ("errores que se compensan", 0.20, -6.0),
]

for nombre, deslizamiento, sesgo_final in casos:
    avance_real = recorrido_encoder * (1 - deslizamiento)
    distancia_final = distancia_inicial_cm - avance_real + sesgo_final
    recorrido_externo = distancia_inicial_cm - distancia_final
    residuo = recorrido_encoder - recorrido_externo
    alerta = abs(residuo) > umbral_residuo_cm
    print(f"{nombre}: encoder={recorrido_encoder:.1f} cm; "
          f"externo={recorrido_externo:.1f} cm; "
          f"residuo={residuo:.1f} cm; alerta={alerta}")

Resultados: residuos de 0,0; 7,5; 6,0 y 1,5 cm, respectivamente. Con umbral de 5 cm aparecen alertas en los casos segundo y tercero. En el cuarto hay errores, pero se compensan parcialmente y no activan la alerta.

Un sesgo constante de +6 cm presente tanto en la lectura inicial como en la final se cancelaría en la resta. El código modela un error distinto en la lectura final, no una compensación general de calibración.

10 · Exploración interactiva

Laboratorio: lo que dice la rueda y lo que dice la pared

Modificá el giro de la rueda, el deslizamiento y el error de la lectura final. El laboratorio genera una posición real para el modelo, pero el algoritmo solo compara encoder y distancia. La pared está fija a 120 cm del punto inicial del sensor y el robot mantiene orientación recta.

El modelo no incluye ruido aleatorio, giros, aceleración ni frenado. El radio es conocido e igual en la simulación y en el cálculo. Si la medida final falta o está vencida, el algoritmo no calcula residuo: conserva la distinción entre «sin discrepancia» y «sin comparación disponible».

Recorrido guiado

1. Con los valores iniciales, ambos métodos estiman 37,7 cm y el residuo es 0. La distancia final es 82,3 cm.
2. Subí la pérdida de avance al 20 %: el encoder sigue en 37,7 cm, pero el avance real y el externo quedan en 30,2 cm. El residuo de 7,5 cm activa la alerta.
3. Con esa pérdida, fijá el error final en −6 cm: el externo estima 36,2 cm y el residuo baja a 1,5 cm. No hay alerta aunque las observaciones tengan errores.
4. Restablecé y fijá el error final en +6 cm: aparece un residuo de 6 cm sin deslizamiento. La discrepancia no identifica una causa única.
5. Elegí medida vencida y después sin respuesta: el residuo deja de estar disponible. La falta de datos no confirma el modelo del encoder.
6. Restablecé y llevá las vueltas a cero: no hay avance y los recorridos son cero. Agregá un error final de +6 cm: el sensor externo aparenta un recorrido de −6 cm, aunque el modelo no se movió.

11 · Método de trabajo

Diseñar un conjunto de sensores

La elección parte de decisiones y fallos que querés observar. Para el vehículo del curso podemos construir esta matriz:

1. Escribí la pregunta y la condición que debe disparar una acción.
2. Definí magnitud, referencia espacial, rango y calidad necesarios.
3. Calculá la antigüedad máxima que puede tolerar esa decisión.
4. Comprobá montaje, alimentación e interfaz disponibles.
5. Probá límites, condiciones difíciles y pérdida de lectura.
6. Registrá supuestos: qué se mide directamente y qué se estima.

Más sensores no garantizan mejor percepción. Pueden compartir fallos, observar mal una región o competir por tiempo de lectura. La información adicional debe resolver una necesidad concreta y tener un tratamiento explícito cuando falla.

12 · Comprensión

Confusiones frecuentes

13 · Práctica guiada

Predecí antes de comprobar

1. Clasificar por lo observado

Clasificá: encoder de rueda, sensor de línea, tensión de batería, bumper frontal y sensor de ángulo de una articulación. ¿Un final de carrera siempre pertenece al mismo grupo?

2. Recorrido desde cuentas

Una rueda de radio 3 cm entrega 360 cuentas efectivas por vuelta. Se registran 1080 cuentas. ¿Qué recorrido estima la rodadura ideal?

3. Detectar una inconsistencia

El encoder estima 50 cm y la distancia a una pared fija pasa de 100 a 60 cm. Con umbral de residuo de 5 cm, ¿hay alerta? ¿Podés afirmar que patinó?

4. Precisión y exactitud

Una referencia está a 30 cm y el sensor informa 33,0; 33,1 y 33,0 cm. ¿Qué problema sugerís investigar?

5. Una lectura vieja

El robot avanza a 30 cm/s y una lectura tiene 200 ms de antigüedad. ¿Cuánto podría haber avanzado desde la adquisición? ¿Podés tratar la distancia como actual?

6. Elegir observaciones complementarias

Querés que una pinza cierre sobre una pieza sin exceder su recorrido ni apretarla demasiado. ¿Qué dos preguntas diferentes necesita responder?

14 · Síntesis

Ideas para recordar

¿Listo para el tema 6?

Antes de avanzar, elegí un robot y escribí tres preguntas sobre su estado propio y tres sobre su entorno. Proponé una medida para cada una y explicá qué todavía tendrías que suponer para tomar una decisión.

En el próximo tema estudiamos sensores de distancia: ultrasonido, infrarrojos y tiempo de vuelo, con sus alcances, ruido y zonas ciegas.