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Novo sistema permite que robôs superem qualquer obstáculo pelo caminho

Pesquisadores da Escola de Ciência da Computação da Universidade Carnegie Mellon e da Universidade da Califórnia em Berkeley, ambas nos Estados Unidos, desenvolveram um novo sistema que permite que um robô de quatro patas suba e desça escadas com facilidade.

Segundo os cientistas, essa nova abordagem pode ser aplicada em bots de baixo custo, permitindo que eles também atravessem terrenos rochosos, escorregadios, íngremes e irregulares, ou até mesmo se locomovem sobre superfícies escamosas em ambientes hostis e no escuro.

“Capacitar pequenos robôs para subir escadas e lidar com uma variedade de ambientes é crucial para o desenvolvimento de máquinas que serão úteis nas casas das pessoas, bem como em operações de busca e resgate. Este sistema cria um bot robusto e adaptável que pode realizar muitas tarefas diárias”, explica o professor de robótica Deepak Pathak, coautor do projeto.

Comportamento adaptável

Para testar o novo sistema de locomoção, os pesquisadores colocaram o robô quadrúpede para subir e descer escadas irregulares, caminhar por encostas em parques públicos e atravessar superfícies escorregadias. Utilizando um pequeno computador de bordo e visão computacional, o bot consegue se adaptar rapidamente a qualquer tipo de terreno.

Sistema permite que robôs quadrúpedes subam e desçam escadas com mais agilidade (Imagem: Reprodução/Carnegie Mellon University)
Sistema permite que robôs quadrúpedes subam e desçam escadas com mais agilidade (Imagem: Reprodução/Carnegie Mellon University)

Esse comportamento adaptável foi conquistado graças a um simulador virtual contendo mais de 4 mil clones digitais do robô, permitindo que o bot adquirisse uma experiência para se locomover por terrenos irregulares — que seria normalmente atingida em seis anos ou mais — em apenas um único dia de treinamento.

“O simulador também armazenou as habilidades motoras aprendidas durante o treinamento em uma rede neural, que depois foram transferidas para o robô real. Essa abordagem não exige nenhuma engenharia manual para reproduzir os movimentos do bot como ocorre nos métodos tradicionais de aprendizagem”, acrescenta Pathak.

Olhando por onde anda

O novo sistema ignora as fases de mapeamento e planejamento, direcionando diretamente as entradas de visão para o controle do robô. Com isso, o que o bot enxerga determina como ele vai se mover, permitindo que o sistema reaja ao terreno em tempo real de maneira mais eficaz.

Robô consegue se adaptar ao terreno em tempo real (Imagem: Reprodução/Carnegie Mellon University)
Robô consegue se adaptar ao terreno em tempo real (Imagem: Reprodução/Carnegie Mellon University)

Como os movimentos são treinados usando aprendizagem de máquina, o robô que utiliza o sistema pode ser de baixo custo. O modelo testado pela equipe é 25 vezes mais barato do que alternativas semelhantes disponíveis no mercado para realizar as mesmas tarefas.

“Como não há mapa, nem planejamento, nosso sistema se “lembra” do terreno e de como o robô moveu sua perna dianteira, traduzindo o movimento para a perna traseira. Tudo isso em tempo real, de forma rápida e sem falhas. Essa tecnologia é um passo importante para levar robôs com pernas para a casa das pessoas”, encerra o professor Deepak Pathak.

Fonte: Canaltech

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