# Un robot de Carnegie Mellon aprende a coger objetos entre muebles

COWBOY coordina las ruedas, el brazo, la mano y la cámara para alcanzar objetos entre muebles. El sistema de Carnegie Mellon se entrenó en simulación.

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- Publicado: 2026-10-26
- Última actualización editorial: 2026-10-26
- Autoría: Redacción Robotica.es
- Categoría: IA en robótica
- Etiquetas: Carnegie Mellon, COWBOY, manipulación, simulación, robots móviles
- Idioma: es-ES

Una mesa baja rodeada de sofás rojos deja poco sitio para acercar un robot. En una de las grabaciones de **COWBOY**, la máquina avanza, extiende el brazo y recoge un objeto entre latas, vasos y una jarra. Llegar hasta él exige decidir dónde colocar las ruedas y cómo pasar la mano por el espacio libre.

El sistema, desarrollado por investigadores de **Carnegie Mellon University**, coordina también hacia dónde mira la cámara. Su [estudio se publicó en arXiv el 20 de octubre [en]](https://arxiv.org/abs/2610.28948). Los autores entrenaron el comportamiento en simulación y lo trasladaron al robot físico sin una fase adicional de ajuste con experiencias reales.

## Una botella y un peluche no se cogen igual

La [página del proyecto reúne las demostraciones a velocidad normal [en]](https://cowboy-manip.com/). Permiten comparar qué cambia cuando el objeto está en una estantería, dentro de una caja o sobre un sofá. El espacio alrededor condiciona por dónde puede entrar la mano, aunque el objeto sea el mismo.

Los investigadores describen otro contraste: en el mismo sofá, el robot coge una botella desde un lado y un peluche desde arriba. En una prueba con un taburete que impide acercar más la base, compensa el obstáculo extendiendo el brazo. La cámara también se mueve para mantener el objetivo a la vista.

COWBOY gobierna una plataforma montada con una base TidyBot++, un brazo Franka y una mano LEAP. Otro brazo sostiene la cámara. Esa disposición permite orientar la mirada de forma independiente del movimiento de la mano, algo útil cuando el objeto queda bajo o parcialmente oculto por un recipiente.

## Practicar el acercamiento y el contacto por separado

El entrenamiento divide el problema. Un controlador se ocupa de acercar el cuerpo y el brazo sin chocar; varios comportamientos aprenden a coger desde arriba, desde un lado o con poco espacio lateral. Después, esos ejemplos se reúnen en un único modelo que recibe información visual y coordina la máquina.

Es otra aplicación del aprendizaje en mundos virtuales que vimos con el [robot de Argon y su lavavajillas](https://robotica.es/ia/argon-robot-lavavajillas-aprende-simulacion/). Aquí, el interés está en cambiar de postura entre muebles y objetos diferentes. [Robotics Weekly distingue [en]](https://roboticsweekly.news/stories/cowboy-whole-body-grasping-sim-to-real-zero-shot) esa transferencia anunciada de la fiabilidad, que debe juzgarse con las pruebas del estudio.

El [protocolo experimental [en]](https://arxiv.org/html/2610.28948v1) abarca 24 escenas reales y considera un acierto levantar el objeto diez centímetros sin colisiones. Cada intento empieza con el objetivo ya detectado correctamente. **La prueba es de agarre y elevación**: los autores aclaran que coger una herramienta de manera adecuada para usarla después requiere información adicional. Dentro de la [IA aplicada a robots](https://robotica.es/ia/), alcanzar una taza y saber servir con ella siguen siendo tareas distintas.

## Fuentes

- [Equipo COWBOY — demostraciones físicas, coordinación y método de entrenamiento [en]](https://cowboy-manip.com/)
- [Yang y colaboradores — estudio original, publicado el 20 de octubre de 2026 [en]](https://arxiv.org/abs/2610.28948)
- [Yang y colaboradores — plataforma, protocolo de evaluación y limitaciones [en]](https://arxiv.org/html/2610.28948v1)
- [Robotics Weekly — transferencia desde simulación y distinción entre anuncio y fiabilidad, 23 de octubre [en]](https://roboticsweekly.news/stories/cowboy-whole-body-grasping-sim-to-real-zero-shot)
- [Imagen: equipo COWBOY / Carnegie Mellon University — frame del vídeo oficial de la escena 16; recorte para cabecera [en]](https://cowboy-manip.com/assets/videos/real_world_evals/scene_16/scene_16_1.mp4)