Cientistas da Escola de Ciência da Computação da Carnegie Mellon University e da University of California em Berkeley desenvolveram um robops semelhante aos sistemas robóticos Boston Dynamics que também podem navegar em terrenos acidentados, superfícies escorregadias e irregulares, subir e descer escadas, mas é muito mais barato de fabricar .
Fonte da imagem: CMU
A maioria desses sistemas robóticos usa mapas ambientais para planejamento de movimento, que são criados usando câmeras antes do início do movimento. Este processo é lento e muitas vezes falha devido a imprecisões ou configurações incorretas durante a fase de mapeamento, que afetam o planejamento e o movimento subsequente do robô. O mapeamento e o planejamento de movimento são úteis em sistemas orientados ao controle de alto nível, mas nem sempre são adequados para as demandas dinâmicas de habilidades de baixo nível, como caminhar ou correr cross-country, dizem os cientistas.
Em vez de usar câmeras para visualizar o ambiente e mapear a área, a equipe de cientistas ensinou o robô por simulação: quatro mil clones virtuais dele foram forçados a navegar por uma grande variedade de terrenos para adquirir as habilidades necessárias.
Através do uso de simulação, o robô ganhou habilidades em apenas um dia que normalmente levariam seis anos para dominar. As habilidades motoras resultantes foram armazenadas em uma rede neural, que os pesquisadores copiaram em uma amostra funcional do sistema robótico.
O novo sistema dispensa mapeamento e planejamento de movimento e envia informações visuais diretamente para as unidades de controle do robô. O robô se move com base no que “vê” à sua frente. Essa tecnologia permite que o robô responda rapidamente às mudanças no terreno e se mova com facilidade.
«Este sistema usa percepção visual e feedback do corpo (robô) diretamente como entrada para emitir comandos para o sistema motor do robô, disse Ananye Agarwal, membro da equipe. — Este método fornece alta confiabilidade do sistema robótico no mundo real. Se ele (Robodog) escorregar na escada, pode recuperar o equilíbrio. Ele será capaz de se adaptar em um ambiente desconhecido.”
Como não há necessidade de mapeamento e planejamento, e as habilidades motoras são adquiridas por meio do aprendizado de máquina, o custo do robô é significativamente reduzido. O robô, criado por uma equipe de cientistas, é pelo menos 25 vezes mais barato que os análogos existentes.
O professor associado Deepak Pathak diz que o sistema robótico age da mesma maneira que animais como gatos. “Os quadrúpedes têm uma capacidade de memória que permite que suas patas traseiras rastreiem as dianteiras. Nosso sistema funciona de maneira semelhante”, disse ele.
Diz-se também que este cão robô é capaz de navegar no escuro, embora ainda precise de um sistema de câmera para melhorar o desempenho.