Uma pata sensível que pode melhorar a capacidade dos robôs com pernas de se moverem em diferentes terrenos

Robôs com pernas que reproduzem artificialmente a estrutura corporal e os movimentos dos animais poderiam completar missões com eficiência em uma ampla variedade de ambientes, incluindo vários ambientes naturais ao ar livre. Para isso, porém, esses robôs deverão ser capazes de caminhar em diversos terrenos, como solo, areia, grama, etc., sem perder o equilíbrio, ficar preso ou cair.

Pesquisadores da Universidade Norueguesa de Ciência e Tecnologia (NTNU) e do Instituto Indiano de Tecnologia de Bombaim desenvolveram recentemente uma nova pata artificial com capacidades de detecção que poderia ajudar a melhorar a capacidade dos robôs com pernas de se moverem em uma variedade de terrenos. Esta pata “sensorizada”, introduzida em um artigo postado no servidor de pré-impressão arXivpode reconhecer diferentes terrenos e suas propriedades estimando a força aplicada à sua superfície pelo solo abaixo.

“Nossas atividades de pesquisa anteriores para o Desafio Subterrâneo DARPA, que foi finalmente vencido pela Equipe CERBERUS liderada pelo Prof. Kostas Alexis, indicaram a importância de uma resposta robusta a terrenos desafiadores”, Tejal Barnwal, Prof. papel, disse ao Tech Xplore.

“Nossa equipe participou da competição com o robô de pernas ANYmal, uma plataforma fornecida por nossos parceiros da ETH Zurich, e isso foi fundamental para o nosso sucesso. Entendendo as limitações do estado da arte, concluímos que melhorar a percepção de um robô de pernas através de patas sensorizadas poderia tornar o controle da locomoção ainda mais confiável e adaptativo.”

Estudos anteriores relataram consistentemente as dificuldades que os robôs com pernas podem enfrentar ao se moverem em terrenos irregulares e complexos. Por exemplo, eles descobriram que terrenos difíceis podem restringir os movimentos dos robôs com pernas e criar oclusões, impedindo que os robôs detectem eficazmente o ambiente circundante.

Nos últimos anos, roboticistas e cientistas da computação têm tentado desenvolver métodos computacionais que possam reconhecer diferentes terrenos e modular os movimentos dos robôs com pernas em conformidade, para garantir a sua locomoção ideal. No entanto, muitas abordagens propostas até agora baseiam-se em sensores que já estão integrados nos robôs, tais como sensores e câmaras LiDAR, que oferecem apenas uma visão limitada do ambiente circundante e do terreno onde os robôs estão a caminhar.

“A integração de informações provenientes da visão, do tato e do som permite que humanos e animais se adaptem rapidamente enquanto caminham ou correm em terrenos diversos”, disseram Barnwal, Olsen e Alexis. “Esta abordagem multissensorial aumenta a consciência espacial, melhora o equilíbrio e facilita a rápida tomada de decisões para uma navegação segura em ambientes variados. Da mesma forma, fornecer aos quadrúpedes reconhecimento do terreno baseado em som e informações de pressão sobre o esforço dos pés em tempo real pode ajudá-los a manter o equilíbrio e pode ajudá-los a adaptar suas estratégias de controle e navegação de forma eficaz em diversas situações de terreno.”

Barnwal, Olsen, Alexis e seu colega Alexander Vangen decidiram desenvolver um novo sistema que pudesse coletar informações mais detalhadas sobre o terreno em que os robôs estão se movendo em tempo real. No final das contas, eles criaram uma pata ou pé artificial, batizado de TRACEPaw, que pode ser integrado na parte inferior de uma perna robótica.

“Apresentando um efetor final de ponto hemisférico à base de silicone, o TRACEPaw utiliza deformação de silício, uma microcâmera incorporada e um microfone para estimativa em tempo real de vetores de força 3D e reconhecimento de vários tipos de terreno, incluindo cascalho, neve, areia e muito mais “, explicaram os pesquisadores.

“O efetor final da pata responde às forças de contato deformando-se, enquanto uma microcâmera incorporada captura imagens da superfície interna deformada dentro do sapato. Simultaneamente, um microfone captura sinais de áudio durante a interação entre a pata e o terreno.”

O sistema semelhante a uma pata criado por Barnwal, Olsen, Alexis e Vangen recolhe uma variedade de dados sensoriais do ambiente circundante, particularmente do terreno abaixo dele. Posteriormente, esses dados são analisados ​​por um modelo de visão computacional treinado via aprendizado supervisionado, que pode fazer previsões sobre um terreno e estimar a chamada força de contato, com base na deformação de sua superfície de silício e no ruído produzido pelo solo.

“O sistema emprega modelos de aprendizagem supervisionados simples, mas eficientes, para estimativa de força 3D baseada em visão sobre deformação de silicone e classificação de solo baseada em áudio, permitindo detecção, computação e inferência na borda em tempo real”, disseram os pesquisadores.

Uma outra vantagem do sistema de detecção criado por esta equipe de pesquisa é que ele foi criado usando componentes eletrônicos disponíveis no mercado. Isso significa que ele poderia ser fabricado em grande escala de maneira fácil e econômica.

“Nossa pata sensorizada foi fabricada usando componentes eletrônicos e componentes padrão”, disseram Barnwal, Olsen e Alexis. “Isso pode contribuir para a acessibilidade, escalabilidade e facilidade de fabricação interna do sistema, o que poderia facilitar sua ampla adoção e replicação.”

Os pesquisadores avaliaram o desempenho de seu sistema em uma série de experimentos realizados em laboratório. As suas descobertas iniciais foram altamente promissoras, sugerindo que o TRACEPaw pode melhorar significativamente a mobilidade e a utilidade dos robôs com pernas, permitindo-lhes reconhecer e adaptar-se a terrenos específicos.

“Nosso estudo também mostra que a computação no limite – dentro da pata – com modelos de aprendizagem supervisionada pode ajudar na tomada de decisões rápida e confiável, melhorando a adaptabilidade e a capacidade de resposta do robô, cruciais para navegar em ambientes dinâmicos e prevenir incidentes como escorregar ou tropeçar em ambientes imprevisíveis. terrenos”, disseram os pesquisadores.

No futuro, a pata artificial criada por Barnwal, Olsen, Alexis e Vangen poderá facilitar a implantação de robôs com pernas em ambientes do mundo real, por exemplo, durante missões de busca e salvamento ou de exploração. Entretanto, a equipa planeia continuar a melhorar o seu sistema, treinando o seu algoritmo subjacente com mais dados, pois isso poderia refinar ainda mais as suas capacidades de estimativa de força e classificação do solo.

“Em nosso trabalho futuro, teremos como objetivo aumentar a compreensão ambiental do sistema, incorporando dados da IMU a bordo, oferecendo insights sobre a inclinação do terreno e a direção da força na estrutura da Terra”, acrescentaram os pesquisadores.

“Também planejamos avaliar seu desempenho em terrenos diversos e multiclasses mais complexos. Eventualmente, a integração potencial do TRACEPaw com um robô físico com pernas permitirá uma avaliação abrangente do desempenho do sistema integrado em cenários do mundo real.”

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