La creciente demanda de robots adaptables en entornos no estructurados requiere modelos de inteligencia artificial capaces de generalizar más allá de los conjuntos de entrenamiento. Presentamos un enfoque novedoso que combina datos sintéticos hiperrealistas con ruido procedural para cerrar la brecha entre simulación y realidad en tareas de agarre robótico. Nuestro método mejora de forma demostrable la transferencia zero shot a escenarios reales mediante renderizado físico y distribuciones de ruido aprendidas, alcanzando una mejora aproximada de 15% en la tasa de éxito de agarre frente a técnicas tradicionales de domain randomization.

Introducción: el reto de la adaptación de dominio en agarre robótico. El agarre es una tarea clave para la manipulación autónoma, pero su desempeño sufre una caída notable al pasar de simulación controlada a entornos reales. Las técnicas clásicas, como la randomización del dominio, aumentan la variabilidad en la simulación para favorecer la generalización, pero con frecuencia no capturan las complejidades de la física real, la fricción y el ruido sensorial. Proponemos una metodología que genera datos sintéticos de alta fidelidad, enriquecidos con modelos de ruido procedural basados en mediciones reales, que permiten una adaptación de dominio más robusta para el agarre robótico.

Metodología: Aumentación de Datos Sintéticos Hiperrealistas HSDA. La tubería HSDA consta de tres etapas: Construcción de Entornos Hiperrealistas HEC, Modelado de Ruido Procedural PNM y Generación y Anotación de Datos DGA.

Construcción de Entornos Hiperrealistas HEC. Utilizamos un motor de renderizado basado en física para crear entornos visual y físicamente realistas. La geometría de la escena se genera procedimentalmente mediante un enfoque basado en gramáticas que produce una gran variedad de arreglos y desorden de objetos. Las propiedades de los materiales como coeficientes de fricción y rugosidad se estiman mediante optimización bayesiana a partir de mediciones reales limitadas, lo que mejora la correlación entre comportamiento simulado y real. Modelamos el entorno como E = O, S, M, L donde O es el conjunto de objetos, S la disposición espacial, M las propiedades materiales y L las condiciones de iluminación.

Modelado de Ruido Procedural PNM. PNM replica la estocasticidad inherente a los datos sensoriales reales. En lugar de añadir ruido de forma indiscriminada, modelamos distribuciones de ruido a partir de análisis estadístico de lecturas reales de sensores RGB D y sensores táctiles. Empleamos un modelo de mezcla gaussiana GMM para capturar características multimodales del ruido, cuyos parámetros se aprenden desde datos reales para generar perturbaciones realistas en las observaciones simuladas.

Generación y Anotación de Datos DGA. Combinando HEC y PNM generamos un extenso conjunto de experiencias de agarre sintéticas. Entrenamos un agente de aprendizaje por refuerzo dentro de la simulación para ejecutar agarres y registramos acciones, imágenes RGB D, lecturas táctiles y etiquetas de éxito o fallo. A continuación, aplicamos el ruido procedural aprendido y anotamos los datos para crear un dataset estructurado apto para entrenar modelos de agarre profundo.

Diseño experimental y resultados. Utilizamos un dataset simulado público y un dataset real recopilado con un robot Franka Emika Panda equipado con un agarre Robotiq 2 Finger. Los datos reales se emplearon para estimar parámetros del PNM. Comparamos HSDA con tres líneas base: sin randomización, randomización tradicional y adaptación de imagen con CycleGAN. En evaluación real, HSDA alcanzó una tasa de éxito de agarre cercana a 60%, frente a 20% sin randomización, 35% con randomización tradicional y 40% con CycleGAN, lo que evidencia una mejora sustancial de transferencia.

Análisis cualitativo. La inspección visual de las trayectorias de agarre muestra que los agentes entrenados con HSDA desarrollan comportamientos más robustos y adaptativos en el mundo real, atribuible a una simulación física más precisa y a un modelado fiel del ruido sensorial.

Escalabilidad y direcciones futuras. HSDA está diseñada para escalar; la generación procedimental de entornos puede paralelizarse para crear conjuntos de entrenamiento extensos y diversos. Las líneas futuras incluyen ajuste automatizado de parámetros mediante agentes de aprendizaje, integración de sensores multimodales adicionales como fuerzas y torques, y adaptación en tiempo real que actualice los modelos sintéticos a partir de nuevos datos reales.

Aplicaciones industriales y ventajas prácticas. Para empresas que buscan soluciones de automatización y manipulación robótica, HSDA ofrece una forma eficiente de entrenar políticas que se transfieren mejor a la operación real, reduciendo el tiempo de puesta en marcha y los costes asociados a pruebas físicas. Esto resulta especialmente útil en logística, manufactura flexible y almacenes automatizados.

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Conclusión. La aumentación de datos sintéticos hiperrealistas combinada con modelado de ruido procedural constituye un avance relevante para la adaptación de dominio en tareas de agarre robótico. HSDA demuestra que una simulación más fiel a la física y al comportamiento real de los sensores puede incrementar significativamente la transferibilidad de políticas aprendidas en simulación. Q2BSTUDIO está listo para aplicar estos principios a soluciones reales mediante desarrollo de software a medida, servicios cloud y proyectos de inteligencia artificial que impulsen la automatización segura y eficiente en su organización.