Um robô quadrúpede pode fazer parkour e andar sobre escombros

O robô conhecido como ANYmal não teve, durante algum tempo, problemas em lidar com o terreno pedregoso das trilhas suíças. Agora, pesquisadores da ETH Zurich ensinaram algumas novas habilidades a este robô quadrúpede: ele está se mostrando bastante adepto do parkour, um esporte baseado no uso de manobras atléticas para transpor obstáculos suavemente em um ambiente urbano, que se tornou muito popular. ANYmal também é proficiente em lidar com terrenos difíceis comumente encontrados em locais de construção ou em áreas de desastre.

O trabalho está publicado na revista Robótica Científica.

Para ensinar essas novas habilidades ao ANYmal, duas equipes, ambas do grupo liderado pelo professor da ETH Marco Hutter, do Departamento de Engenharia Mecânica e de Processos, seguiram abordagens diferentes.

Esgotando as opções mecânicas

Trabalhando em uma das equipes está Nikita Rudin, estudante de doutorado da ETH, que pratica parkour nas horas vagas. “Antes do início do projeto, vários dos meus colegas investigadores pensavam que os robôs com pernas já tinham atingido os limites do seu potencial de desenvolvimento”, diz ele, “mas eu tinha uma opinião diferente. com a mecânica dos robôs com pernas.”

Com sua própria experiência de parkour em mente, Rudin decidiu ampliar ainda mais os limites do que ANYmal poderia fazer. E ele conseguiu, usando o aprendizado de máquina para ensinar novas habilidades ao robô quadrúpede. ANYmal agora pode escalar obstáculos e realizar manobras dinâmicas para saltar deles.

No processo, ANYmal aprendeu como uma criança aprenderia – por tentativa e erro. Agora, quando se depara com um obstáculo, o ANYmal usa sua câmera e rede neural artificial para determinar com que tipo de impedimento está lidando. Em seguida, ele executa movimentos que parecem ter sucesso com base no treinamento anterior.

Essa é toda a extensão do que é tecnicamente possível? Rudin sugere que este é em grande parte o caso para cada nova habilidade individual. Mas ele acrescenta que isso ainda deixa muitas melhorias potenciais. Isso inclui permitir que o robô vá além da solução de problemas predefinidos e, em vez disso, solicitar que ele supere terrenos difíceis, como áreas de desastre repletas de escombros.

Combinando tecnologias novas e tradicionais

Preparar o ANYmal exatamente para esse tipo de aplicação era o objetivo do outro projeto, conduzido pelo colega de Rudin e estudante de doutorado da ETH, Fabian Jenelten. Mas, em vez de confiar apenas no aprendizado de máquina, Jenelten combinou-o com uma abordagem testada e comprovada usada em engenharia de controle, conhecida como controle baseado em modelo.

Isso fornece uma maneira mais fácil de ensinar ao robô manobras precisas, como reconhecer e passar por lacunas e reentrâncias em pilhas de entulho. Por sua vez, o aprendizado de máquina ajuda o robô a dominar padrões de movimento que podem ser aplicados com flexibilidade em situações inesperadas.

“Combinar as duas abordagens nos permite tirar o máximo proveito do ANYmal”, diz Jenelten.

Como resultado, o robô quadrúpede agora é melhor para obter uma posição segura em superfícies escorregadias ou pedras instáveis. Em breve, o ANYmal também será implantado em locais de construção ou em qualquer lugar que seja muito perigoso para as pessoas – por exemplo, para inspecionar uma casa desabada em uma área de desastre.