Mão robótica consegue se adaptar aos objetos sem a ajuda de sensores

Mão robótica consegue se adaptar aos objetos sem a ajuda de sensores

Por Gustavo Minari | Editado por Douglas Ciriaco | 15 de Junho de 2021 às 19h30
cookelma/Envato

Engenheiros da Universidade Yale, nos EUA, desenvolveram um sistema robótico capaz de se adaptar ao ambiente sem a ajuda de sensores especializados. A mão eletrônica utiliza algoritmos de aprendizagem de máquina para autoidentificar os parâmetros necessários à sua movimentação por meio de interações físicas com o próprio objeto.

Os algoritmos de planejamento e controle aprimorado são baseados em modelos já estabelecidos para a construção de sistemas de manipulação robótica. Com eles, os pesquisadores conseguiram fazer o dispositivo realizar várias tarefas, como empilhar xícaras, escrever com uma caneta ou agarrar objetos.

“Sempre me pergunto como podemos ultrapassar os limites da manipulação robótica além do ponto em que nós, ou sensores incorporados, tenhamos que fornecer todos os parâmetros de modelo necessários. Em vez disso, gostaria de capacitar robôs por meio de suas próprias ações exploratórias”, afirma o pós-doutorando em engenharia robótica Kaiyu Hang, autor do estudo.

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Paradigma

O conceito de autoidentificação proposto pelos pesquisadores pretende mudar o paradigma tradicional de manipulação robótica. Em vez de “sentir, planejar e agir”, os robôs teriam comportamentos mais parecidos com atitudes humanas baseadas em “agir, sentir e planejar”.

“Em atividades do dia a dia, raramente podemos esperar adquirir totalmente o conhecimento de um sistema complexo antes de interagir com ele e sentir como ele responde fisicamente. Neste trabalho, mostramos que podemos autoidentificar objetos e, em seguida, manipulá-los com precisão, mesmo sem modelar sua geometria”, explica Hang.

A ideia é fazer com que os robôs “acreditem” mais em si mesmos, reduzindo a dependência de operadores humanos ou de sensores para realizar um número maior de manipulações em situações imprevisíveis e aleatórias. Esse sistema cria um esquema de interação adaptativa que pode aumentar a capacidade de robôs autônomos.

Mão robótica empilhando objetos (Imagem: Reprodução/Yale University)

Sem limites

Os sistemas robóticos atuais são limitados por sensores táteis, de força e de visão e também pela falta de conhecimento físico sobre determinado objeto. Isso faz com que os esquemas de manipulação sejam praticamente estáticos e pouco adaptativos, tornando os robôs menos eficientes do que o esperado.

Ao usar os algoritmos de autoidentificação, os pesquisadores querem criar máquinas mais dinâmicas e sensíveis. A implantação desse sistema pode proporcionar robôs mais baratos, sem sensores e fabricados em impressoras 3D, capazes de realizar tarefas simples para um ser humano, mas extremamente complexas para uma máquina.

“Ao eliminar as abordagens sustentadas por modelos prontos, esperamos que o conceito de autoidentificação facilite o progresso geral da pesquisa em manipulação robótica, incluindo sistemas baseados em aprendizagem profunda, mais eficientes e autônomos para a próxima geração de robôs capazes de segurar objetos”, encerra Kaiyu Hang.

Esquema de construção da mão robótica (Imagem: Reprodução/Yale University)

Aperto de mão

Na Coreia do Sul, pesquisadores do Departamento de Engenharia Robótica do Instituto de Ciência e Tecnologia Daegu Gyeongbuk também criaram um novo modelo de mão mecânica. O dispositivo faz com que os robôs possam manipular objetos macios e pesados sem deixá-los cair.

Para dar mais sensibilidade ao toque, eles usaram materiais leves para conectar um pino rígido e uma estrutura conhecida como dobradiça flexural cruzada. Isso faz com que todo o sistema se torne mais resistente e responsivo, sem limitar os movimentos e a habilidade da mão robótica.

Mão robótica com dobradiça flexural cruzada (Imagem: Reprodução/DGIST)

O novo modelo poderá ser aplicado na fabricação de robôs mais eficientes, que possam trabalhar em ambientes industriais ou hospitalares que exigem a manipulação de ferramentas e objetos com precisão avançada, dando um “toque” especial na relação entre máquinas e seres humanos.

Fonte: Yale University

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