Você já deve ter visto por aí alguns desses vídeos onde robôs de quatro patas fazem absolutamente de tudo, mas agora a ciência chegou a outro nível e os robôs aprenderam a andar de skate. Pesquisadores conseguiram criar um novo framework para essas máquinas, proporcionando uma movimentação suave sob as quatro rodas dos skates.
A descoberta foi realizada por cientistas do Laboratório de Autonomia Computacional e Robótica da Universidade de Michigan e da Universidade de Ciências do Sul. Todo o processo foi documentado em um artigo, onde o autor principal, Sangli Teng, explica que esses robôs quadrúpedes não têm uma locomoção que considera uma “interação rica” em contato com objetos, como o skate.
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O trabalho da equipe foi pautado em criar uma sequência de processos para permitir que os robôs realizassem movimentos guiados por contato, como andar de skate. A única forma de conseguir isso era desenvolver um framework totalmente novo, chamado de Aprendizagem de Autômatos Híbridos de Tempo Discreto (DHAL).
Basicamente, um framework é um conjunto de estruturas pré-definidas que pode ser usado em diversos campos. Neste caso, é como se fosse um grande manual para que os robôs de quatro patas possam andar de skate.
Robôs agora fazem movimentos mais complexos
Por mais que o vídeo mostre os robôs realizando movimentos aparentemente bem simples e controlados, o processo até chegar nesse resultado é complexo. O DHAL basicamente permite que os robôs consigam realizar transições de movimento contínuas e discretas paralelamente, ou seja, executar movimentos suaves e bruscos — como um animal faria.
“Por exemplo, quando uma bola quicando interage com o solo, a bola tem uma dinâmica contínua no ar e transições de estado discretas ao colidir com o solo”, explica Teng.
Em sistemas animados, como de um robô, é extremamente complexo realizar essas transições contínuas e discretas ao mesmo tempo. O motivo para isso é que o número de possibilidades para novas transições cresce exponencialmente rápido, dificultando a previsibilidade do movimento.
Com o framework gerado, esse conjunto consegue identificar e aprender sobre essas transições repentinas, e reduzindo o efeito descontínuo que afeta os robôs. “Tudo no DHAL é heurístico e mostramos que nosso método pode identificar autonomamente a transição de modo da dinâmica”, aponta o autor do artigo.
Segundo os pesquisadores, a maior vantagem do DHAL é que esse framework é bem intuitivo, permitindo que os robôs quadrúpedes subam suavemente no skate e utilizem duas de suas patas para gerar o impulso necessário para o movimento.
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Mesmo que esses testes de robôs com skates sejam bem “simples”, a descoberta dos cientistas pode ajudar a desenvolver e aprimorar movimentos dessas máquinas em situações de uso real. Muitos desses robôs são utilizados em certos parques industriais e até mesmo em conflitos armados, como na guerra entre Rússia e Ucrânia.
“Agora planejamos aplicar essa estrutura a outros cenários, como manipulação hábil (ou seja, a manipulação de objetos com vários dedos ou braços). Espera-se que o DHAL preveja o contato com mais precisão, permitindo assim que algoritmos de planejamento e controle tomem melhores decisões”, finaliza Sangli Teng.
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Para mais informações do mundo da robótica, vale a pena ficar ligado no TecMundo. Inclusive, um robô da Apple em formato de luminária da Pixar foi testado e gravado recentemente.
