A maioria dos robôs de quatro patas é treinada para recuperar o equilíbrio caso tropece em um obstáculo. Em um esforço para desenvolver um robô de limpeza, a estudante de doutorado vietnamita Joanne Truong, da Escola de Computação Interativa do Instituto de Tecnologia da Geórgia (GIT), e seus dois colegas Naoki Yokoyama e Simar Kareer estão treinando seu robô para passar por cima de objetos desorganizados que possa encontrar em casa, informou recentemente o Tech Xplore.
(Da esquerda para a direita) Naoki Yokoyama, Joanne Truong e Simar Kareer trabalhando com o robô de quatro patas
De acordo com a equipe de pesquisa, robôs de quatro patas equipados com controladores de movimento "cegos" tendem a reagir mais para evitar quedas quando pisam em um objeto.
Enquanto isso, a equipe de pesquisa aplicou uma nova abordagem, fornecendo imagens ao vivo para o robô transpor obstáculos, combinando a política de navegação com a política de locomoção baseada em imagens. Essa abordagem ajudou o robô a transpor obstáculos em um ambiente desorganizado simulado, com uma taxa de sucesso de até 72,6%.
O robô consegue aprender sozinho e não imita padrões comportamentais preexistentes. Os pesquisadores afirmam que este é um modelo escalável que pode ser aplicado imediatamente, sem muitos ajustes. As políticas instruem o robô sobre como evitar objetos ao se mover de um lugar para outro e como usar as pernas para passar por cima de objetos, incluindo como levantá-las até a altura adequada.
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De acordo com a equipe, robôs quadrúpedes convencionais só conseguem ver a imagem do mundo real por meio de uma câmera à sua frente e não conseguem ver objetos perto de seus pés. A equipe incorporou memória e consciência espacial à rede para ensinar ao robô exatamente quando e onde passar por cima de obstáculos. Se o objeto estivesse muito alto, o robô conseguia contorná-lo. "Descobrimos que esse método navegava muito bem e, mesmo que o robô seguisse o caminho errado, sabia que podia recuar e retornar à sua posição original", disse Truong. A equipe também ensinou ao robô quais objetos ele deveria passar por cima, como brinquedos, e quais objetos ele deveria contornar, como mesas e cadeiras.
As descobertas da equipe também podem ajudar os robôs a navegar em ambientes externos do mundo real, escolhendo caminhos com base nos desejos de seus donos para evitar terrenos lamacentos ou rochosos.
A pesquisa conquistou o primeiro prêmio em um workshop de robótica realizado na Conferência Robótica 2022, na Nova Zelândia. A pesquisa será apresentada na Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação, em Londres, de 29 de maio a 2 de junho.
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