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.
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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.
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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.
Por: Gustavo Minari
