Robô Autônomo Encontra e Abre Portas Enquanto Se Recarrega

Uma equipe de estudantes de engenharia da Universidade de Cincinnati está construindo um robô autônomo que pode abrir suas próprias portas e encontrar a tomada elétrica mais próxima, o que permite que ele se recarregue sem assistência humana.

O novo estudo foi publicado no jornal IEEE Access.

Portas – O Ponto Fraco de um Robô

Um dos principais obstáculos para os robôs são as portas.

Ou Ma é um professor de engenharia aeroespacial da Universidade de Cincinnati.

“Os robôs podem fazer muitas coisas, mas se você quiser que um deles abra uma porta sozinho e passe pela porta, isso é um desafio tremendo”, disse Ma.

A equipe foi capaz de superar esse problema em simulações digitais tridimensionais, e isso é um grande passo adiante para os robôs de ajuda. Esses robôs podem incluir aqueles que aspiram e desinfetam prédios de escritórios, aeroportos e hospitais. Eles fazem parte de uma grande parte da indústria de robótica de $27 bilhões.

Yufeng Sun é o autor principal do estudo e um estudante de doutorado da Faculdade de Engenharia e Ciência Aplicada da UC.

De acordo com Sun, alguns pesquisadores trabalharam em torno desse problema digitalizando uma sala inteira para criar um modelo digital tridimensional, o que permite que um robô localize uma porta. No entanto, essa é uma solução demorada que só se aplica à sala digitalizada.

Há muitos desafios para desenvolver um robô autônomo para abrir uma porta sozinho. Primeiro, elas vêm em diferentes cores e tamanhos, e têm diferentes maçanetas que podem ser mais baixas ou mais altas. Os robôs também precisam saber quanto force usar para abrir portas para superar a resistência. Como muitas portas públicas são de fechamento automático, um robô pode perder o seu domínio e precisar começar novamente.

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Usando Aprendizado de Máquina

Através do uso do aprendizado de máquina, os estudantes da UC permitiram que o robô “ensinasse” a si mesmo a abrir uma porta por meio de tentativas e erros. Isso significa que o robô corrige seus erros à medida que avança, e as simulações o ajudam a se preparar para a tarefa real.

“O robô precisa de dados ou ‘experiências’ suficientes para ajudá-lo a treinar”, disse Sun. “Isso é um grande desafio para outras aplicações robóticas que usam abordagens baseadas em IA para realizar tarefas do mundo real.”

Sun e o estudante de mestrado da UC Sam King agora estão convertendo o estudo de simulação bem-sucedido em um robô real.

“O desafio é como transferir essa política de controle aprendida da simulação para a realidade, frequentemente referida como um problema ‘Sim2Real’”, disse Sun.

Outro desafio é que as simulações digitais geralmente são apenas 60% a 70% bem-sucedidas nas aplicações iniciais do mundo real, então Sun planeja gastar pelo menos um ano aperfeiçoando o novo sistema de robótica autônoma.