Novos algoritmos transformam robôs quadrúpedes em animais "selvagens"

Pesquisadores da Universidade da Califórnia em San Diego, nos Estados Unidos, desenvolveram novos algoritmos que permitem que robôs de quatro patas andem e corram em terrenos acidentados, evitando obstáculos estáticos ou em movimento, sem prejudicar sua estabilidade.

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Segundo os cientistas, esse sistema de inteligência artificial (IA) dá aos bots a capacidade de manobrar de forma autônoma e rápida em superfícies arenosas, cascalho ou grama, além de poder se movimentar com precisão por ruas esburacadas e lamacentas, sem esbarrar em árvores, arbustos ou pessoas.

“Nosso sistema oferece mais versatilidade a um robô com pernas devido à maneira como combina o sentido da visão computacional com outra modalidade de detecção chamada propriocepção, que envolve o senso de movimento, direção, velocidade, localização e tato, ou seja, a sensação do chão sob suas patas”, explica o professor de engenharia elétrica Xiaolong Wang, autor principal do estudo.

Treinamento duplo

Normalmente, os sistemas utilizados para treinar robôs quadrúpedes a se locomoverem por ambientes desconhecidos dependem da propriocepção ou da visão computacional. Desta vez, os cientistas uniram essas duas modalidades de detecção, ampliando a capacidade dos bots de navegar de maneira autônoma.

Esses algorítimos conseguem fundir as imagens capturadas por uma câmera de profundidade instalada na cabeça do robô, com dados enviados por sensores nas pernas do bot em tempo real. Para evitar o atraso que ocorre no recebimento das imagens, os engenheiros apostaram em uma técnica conhecida como randomização de atraso multimodal.

"Essa abordagem impede que os dados das duas modalidades de detecção cheguem separadamente, ajudando o robô a tomar decisões de forma mais rápida durante a navegação, antecipando as mudanças no ambiente para que ele consiga se mover e desviar de obstáculos sem a ajuda de um operador humano, como se fosse um animal selvagem desbravando um terreno acidentado", acrescenta Wang.

Na natureza ou em ambientes fechados

Durante os testes realizados pela equipe do professor Wang, o robô de quatro patas conseguiu um bom desempenho não só em locais ao ar livre, mas também em ambientes menores e fechados. O bot foi capaz de navegar facilmente por uma sala de escritório, sem esbarrar em caixas, mesas ou cadeiras.

Segundo os cientistas, esses algoritmos podem ajudar no desenvolvimento de robôs capazes de realizar missões de busca e resgate, ou coletar informações em locais extremamente perigosos e de difícil acesso para seres humanos, como desabamentos, soterramentos e desastres naturais.

“Por enquanto, podemos treinar um robô para fazer movimentos simples, como caminhar, correr e evitar obstáculos. Nosso próximo objetivo será permitir que um bot de quatro patas suba e desça escadas, ande sobre pedras, mude de direção e salte barreiras mais altas”, encerra o professor Xiaolong Wang.