Um novo design que equipa os robôs com propriocepção e uma cauda

Pesquisadores do Laboratório de Mecânica Robomecânica da Carnegie Mellon University (CMU) introduziram recentemente duas novas abordagens que podem ajudar a melhorar a capacidade de robôs com pernas se moverem em terrenos rochosos ou extremos. Essas duas abordagens, descritas em um artigo pré-publicado em arXivsão inspirados nas habilidades inatas de propriocepção e na mecânica da cauda dos animais.

“Nosso trabalho visa trazer robôs com pernas dos ambientes de laboratório ideais para ambientes do mundo real, onde eles podem encontrar terrenos desafiadores, como colinas rochosas e meio-fio”, disse Yanhao Yang, um dos pesquisadores que realizou o estudo, ao Tech Xplore. “Para conseguir isso, nos inspiramos em animais e princípios de engenharia”.

Sabe-se que muitos animais, incluindo gatos e outros felinos, caminham ao longo de suas próprias pegadas, pois isso permite que eles se ancorem e mantenham sua estabilidade em diferentes terrenos. Yang e seus colegas tentaram replicar esse comportamento em robôs, mesclando técnicas de propriocepção e planejamento de movimento.

As técnicas que eles usaram permitem que os robôs “sintam” o ambiente e se movam de forma mais confiável, reunindo informações sobre a posição, ações e localização de seu próprio corpo. Essa capacidade, conhecida como “propriocepção”, supera as limitações dos sistemas de visão computacional, que são afetados negativamente pelo ruído do sensor, obstáculos no ambiente, reflexos de luz em objetos próximos e más condições de iluminação.

Animais e humanos nascem com propriocepção de forma inata, mas a maioria dos robôs existentes dá sentido ao ambiente ao seu redor usando os dados fornecidos pelos sistemas de visão. Em vez de usar sistemas de visão, que dependem de câmeras, tecnologia lidar e outros sensores externos, Yang e seus colegas propõem o uso de dados coletados por sensores integrados ao robô, como motores, codificadores e dispositivos de medição inercial.

“Isso ajuda o robô a detectar quando escorrega ou cai e ajusta seus movimentos para evitar tombar”, disse Yang. “A principal vantagem deste sistema é que ele é mais resistente ao ruído ambiental, como obstáculos, reflexos ou condições de iluminação. O desafio é tomar decisões corretas de controle e planejamento sob incerteza quando a propriocepção detecta um acidente.”

Além do sistema de propriocepção proposto, os pesquisadores criaram um modelo computacional que permite que os robôs controlem uma cauda artificial, de maneira semelhante à forma como os animais movem a cauda ao navegar nos ambientes. Muitos animais, incluindo esquilos e gatos, usam a cauda para manter o equilíbrio ao pular ou pular em superfícies.

“Percebemos que os animais usam suas caudas para auxiliar sua locomoção ágil, mas a maioria dos robôs não tem caudas”, disse Yang. para se equilibrar ao pular entre os galhos. Adaptamos essa ideia adicionando uma cauda aos nossos robôs quadrúpedes, o que ajuda no equilíbrio quando o robô perde o apoio ou cai.”

Yang e seus colegas também criaram um sistema de controle que permite que a cauda artificial de um robô com pernas funcione em coordenação com suas pernas, ajudando-o a manter o equilíbrio mesmo quando uma ou mais de suas pernas são levantadas do chão. Isso pode melhorar significativamente a navegação do robô em terrenos acidentados ou irregulares, além de maximizar sua eficiência em espaços estreitos ou pequenos.

Yang e seus colegas avaliaram suas abordagens de planejamento de movimento em uma série de simulações. Suas descobertas são altamente promissoras, pois seus métodos de propriocepção bioinspirados e controle de cauda permitiram que robôs com pernas simuladas reduzissem escorregões e quedas inesperadas, ao mesmo tempo em que melhoravam sua capacidade de se mover de forma confiável em terrenos extremos e mutáveis.

Esses novos métodos de planejamento de movimento podem ser aplicados e testados em robôs com pernas reais, permitindo que eles naveguem em ambientes desafiadores de maneira mais confiável, reduzindo colisões e quedas. Isso poderia tornar esses robôs mais bem equipados para completar com sucesso missões de busca e salvamento, operações de monitoramento ambiental e outras tarefas do mundo real que envolvem movimentação em terrenos irregulares ou desafiadores.

“Um dos nossos principais objetivos para pesquisas futuras é testar nosso método proposto em hardware real”, disse Yang. “Isso será um desafio porque precisamos estimar com precisão o estado e as informações de contato, que são cruciais para a propriocepção e controle do robô”.

Em seus próximos trabalhos, Yang e seus colegas também planejam melhorar a forma como sua estrutura modela e controla as caudas dos robôs. Isso pode reduzir ainda mais as colisões, incluindo aquelas entre a cauda e outras partes do corpo do robô ou do ambiente.

“Outra área de melhoria é estender o método para terrenos mais complexos, como ravinas estreitas ou trampolins”, acrescentou Yang. “Atualmente, nossa abordagem assume variações de terreno relativamente simples, mas em terrenos mais desafiadores, as pernas do robô podem tropeçar ou travar. Nesses casos, nosso controlador ainda tentará abaixar o corpo do robô para manter a estabilidade, mas podemos melhorar isso ainda mais adicionando mais eventos ao processo de planejamento da marcha.”

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