Um controlador inspirado em plantas que pode facilitar a operação de braços robóticos em ambientes do mundo real

Muitos sistemas robóticos existentes se inspiram na natureza, reproduzindo artificialmente processos biológicos, estruturas naturais ou comportamentos de animais para atingir objetivos específicos. Isso ocorre porque animais e plantas são inatamente equipados com habilidades que os ajudam a sobreviver em seus respectivos ambientes e, portanto, também podem melhorar o desempenho de robôs fora dos ambientes de laboratório.

Pesquisadores do Brain-Inspired Robotics (BRAIR) Lab, BioRobotics Institute of Sant’Anna School of Advanced Study na Itália e National University of Singapore desenvolveram recentemente um controlador inspirado em plantas que poderia melhorar o desempenho de braços robóticos em ambientes não estruturados do mundo real. ambientes. Este controlador, apresentado em um artigo apresentado na conferência IEEE RoboSoft 2023 em Cingapura e selecionado entre os finalistas para o prêmio de melhor artigo do aluno, permite especificamente que os braços do robô concluam tarefas que envolvem alcançar locais ou objetos específicos em seus arredores.

“Os braços robóticos macios são uma nova geração de manipuladores robóticos que se inspiram nas capacidades avançadas de manipulação exibidas por organismos ‘desossados’, como tentáculos de polvo, trombas de elefante, plantas, etc.”, Enrico Donato, um dos pesquisadores que realizou o estudo, disse ao Tech Xplore. “Traduzir esses princípios em soluções de engenharia resulta em sistemas feitos de materiais leves e flexíveis que podem sofrer deformação elástica suave para produzir movimento compatível e hábil. Devido a essas características desejáveis, esses sistemas se adaptam às superfícies e exibem robustez física e segurança humana operação a um custo potencialmente baixo.”

Embora os braços robóticos macios possam ser aplicados a uma ampla gama de problemas do mundo real, eles podem ser particularmente úteis para automatizar tarefas que envolvem o alcance de locais desejados que podem ser inacessíveis para robôs rígidos. Muitas equipes de pesquisa recentemente tentaram desenvolver controladores que permitiriam que esses braços flexíveis lidassem com essas tarefas de maneira eficaz.

“Geralmente, o funcionamento de tais controladores depende de formulações computacionais que possam criar um mapeamento válido entre dois espaços operacionais do robô, ou seja, o espaço-tarefa e o espaço-atuador”, explicou Donato. “No entanto, o funcionamento adequado desses controladores geralmente depende de feedback de visão que limita sua validade em ambientes de laboratório, restringindo a capacidade de implantação desses sistemas em ambientes naturais e dinâmicos. Este artigo é a primeira tentativa de superar essa limitação não abordada e estender o alcance desses sistemas para ambientes não estruturados.”

Como a maioria dos controladores existentes para braços de robôs macios apresentava um bom desempenho principalmente em ambientes de laboratório, Donato e seus colegas começaram a criar um novo tipo de controlador que também pudesse ser aplicável em ambientes do mundo real. O controlador que eles propuseram é inspirado nos movimentos e no comportamento das plantas.

“Ao contrário do equívoco comum de que as plantas não se movem, as plantas se movem ativa e intencionalmente de um ponto a outro usando estratégias de movimento baseadas no crescimento”, disse Donato. “Essas estratégias são tão eficazes que as plantas podem colonizar quase todos os habitats do planeta, uma capacidade que falta no reino animal. Curiosamente, ao contrário dos animais, as estratégias de movimento das plantas não se originam de um sistema nervoso central, mas sim devido a sofisticados formas de mecanismos de computação descentralizados”.

A estratégia de controle que sustenta o funcionamento do controlador dos pesquisadores tenta replicar os sofisticados mecanismos descentralizados que sustentam os movimentos das plantas. A equipe usou especificamente ferramentas de inteligência artificial baseadas em comportamento, que consistem em agentes de computação descentralizados combinados em uma estrutura de baixo para cima.

“A novidade do nosso controlador de inspiração biológica reside na sua simplicidade, onde exploramos as funcionalidades mecânicas fundamentais do braço do robô macio para gerar o comportamento geral de alcance”, disse Donato. “Especificamente, o braço do robô macio compreende um arranjo redundante de módulos macios, cada um dos quais é ativado por meio de uma tríade de atuadores dispostos radialmente. É bem conhecido que, para tal configuração, o sistema pode gerar seis direções principais de dobra.”

Os agentes de computação que sustentam o funcionamento do controlador da equipe exploram a amplitude e o tempo da configuração do atuador para reproduzir dois tipos diferentes de movimentos da planta, conhecidos como circunutação e fototropismo. As circunmutações são oscilações comumente observadas nas plantas, enquanto o fototropismo são movimentos direcionais que aproximam os ramos ou folhas de uma planta da luz.

O controlador criado por Donato e seus colegas pode alternar entre esses dois comportamentos, alcançando o controle sequencial de braços robóticos em dois estágios. O primeiro desses estágios é uma fase de exploração, onde os braços exploram seus arredores, enquanto o segundo é uma fase de alcance, onde eles se movem para alcançar um local ou objeto desejado.

“Talvez a conclusão mais importante deste trabalho em particular seja que esta é a primeira vez que braços robóticos redundantes foram habilitados para atingir capacidades fora do ambiente de laboratório, com uma estrutura de controle muito simples”, disse Donato. “Além disso, o controlador é aplicável a qualquer braço de robô flexível desde que tenha um arranjo de atuação semelhante. Este é um passo em direção ao uso de sensores integrados e estratégias de controle distribuído em robôs contínuos e flexíveis.”

Até agora, os pesquisadores testaram seu controlador em uma série de testes, usando um braço robótico modular acionado por cabo, leve e macio com 9 graus de liberdade (9-DoF). Seus resultados foram altamente promissores, pois o controlador permitiu que o braço explorasse seus arredores e alcançasse um local de destino com mais eficiência do que outras estratégias de controle propostas no passado.

No futuro, o novo controlador pode ser aplicado a outros braços robóticos macios e testado tanto em laboratório quanto no mundo real, para avaliar melhor sua capacidade de lidar com mudanças ambientais dinâmicas. Enquanto isso, Donato e seus colegas planejam desenvolver ainda mais sua estratégia de controle, para que ela possa produzir movimentos e comportamentos adicionais do braço robótico.

“No momento, estamos procurando aprimorar os recursos do controlador para permitir comportamentos mais complexos, como rastreamento de alvos, entrelaçamento de braços inteiros etc., para permitir que esses sistemas funcionem em ambientes naturais por longos períodos de tempo”, acrescentou Donato.

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