Pesquisadores Criam Robô com Pernas que Pode Subir Terrenos Difíceis

Uma equipe de pesquisadores da ETH Zurich desenvolveu uma nova abordagem que permite a um robô com pernas se mover rapidamente sobre terrenos complexos. O robô, chamado ANYmal, depende do aprendizado de máquina para combinar a percepção visual do ambiente e o senso de toque.

O robô quadrupede foi capaz de subir 120 metros verticais em 31 minutos, o que é quatro minutos mais rápido do que a duração estimada para os caminhantes humanos sem tropeços.

Tecnologia Completamente Nova

A tecnologia que permite que o ANYmal combine a percepção visual e o senso de toque é completamente nova.

A equipe foi liderada por Marco Hutter, e a pesquisa foi publicada na revista Science Robotics.

“O robô aprendeu a combinar a percepção visual do seu ambiente com a propriocepção – seu senso de toque – com base no contato direto com as pernas. Isso permite que ele lidere com terrenos difíceis mais rapidamente, de forma mais eficiente e, acima de tudo, mais robusta”, diz Hutter.

A equipe afirma que o robô eventualmente será capaz de ser implantado em qualquer lugar que seja perigoso para os humanos ou impossível para diferentes tipos de robôs manobrarem.

Os humanos e os animais também combinam a percepção visual do seu ambiente com o senso de toque das pernas e das mãos, o que lhes permite lidar com terrenos difíceis. Os robôs com pernas previamente desenvolvidos apenas conseguiram fazer isso em uma extensão limitada.

Takahiro Miki é um estudante de doutorado e autor principal do estudo.

“A razão é que as informações sobre o ambiente imediato registradas por sensores a laser e câmeras são frequentemente incompletas e ambíguas”, disse Miki.

“É por isso que os robôs como o ANYmal têm que ser capazes de decidir por si mesmos quando confiar na percepção visual do ambiente e se mover rapidamente, e quando é melhor proceder com cautela e com passos pequenos”, continuou Miki. “E essa é a grande desafio”.

Treinamento da Rede Neural

A nova tecnologia inclui um controlador baseado em uma rede neural, que permite que o ANYmal combine a percepção externa e a propriocepção pela primeira vez. Os cientistas primeiro expuseram o sistema a numerosos obstáculos e fontes de erro em um campo de treinamento virtual, o que permitiu que a rede aprendesse a superar os obstáculos da melhor forma. Ela também aprendeu quando confiar nos dados ambientais e quando ignorá-los.

“Com esse treinamento, o robô é capaz de dominar o terreno natural mais difícil sem ter visto antes”, diz Hutter.

O robô pode realizar esse processo mesmo quando os dados do sensor sobre o ambiente imediato são ambíguos ou vagos, no qual ponto o ANYmal confia em sua propriocepção. Isso permite que ele combine a velocidade e a eficiência da percepção externa com a segurança da percepção proprioceptiva.