Cientistas da Escola de Ciência da Computação da Universidade Carnegie Mellon e da Universidade da Califórnia em Berkeley desenvolveram um sistema robótico parecido com um robô Boston Dynamics, que também pode navegar em terrenos acidentados, superfícies irregulares escorregadias, subir e descer escadas, mas é muito mais barato de fabricar.
Na maioria desses sistemas robóticos, mapas do ambiente são usados para planejamento de movimento, que são criados com a ajuda de câmeras antes do início do movimento. Esse processo é lento e muitas vezes falha devido a imprecisões ou configurações incorretas na etapa de mapeamento, que afetam o planejamento e o movimento subsequentes do robô. O mapeamento e o planejamento de movimento são úteis em sistemas focados no controle de alto nível, dizem os pesquisadores, mas nem sempre adequados para as demandas dinâmicas de habilidades de baixo nível, como caminhada ou corrida cross-country.
Em vez de usar câmeras para mostrar o ambiente ao redor e fazer mapas da área, a equipe de cientistas treinou o robô com a ajuda de simulação: quatro mil de seus clones virtuais foram forçados a percorrer uma grande variedade de terrenos para que adquirisse as habilidades necessárias.
Graças ao uso de simulação, o robô adquiriu habilidades em apenas um dia que levariam seis anos para dominar em condições normais. As habilidades motoras adquiridas foram armazenadas em uma rede neural, que os pesquisadores copiaram em um protótipo funcional do sistema robótico.
O novo sistema dispensa mapeamento e planejamento de movimento e envia dados visuais de entrada diretamente para as unidades de controle do robô. O robô se move dependendo do que "vê" à sua frente. Essa tecnologia permite que o robô responda rapidamente às mudanças no terreno e se mova sem esforço por ele.
“Este sistema usa percepção visual e feedback do corpo (robô) diretamente como entrada para enviar comandos para o sistema motor do robô”, disse o membro da equipe Ananje Agarwal. – Este método garante alta confiabilidade do sistema robótico no mundo real. Se ele (o cachorro robô) escorregar na escada, poderá recuperar o equilíbrio e se adaptar ao ambiente”.
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 reduzido significativamente. O robô criado por uma equipe de cientistas é pelo menos 25 vezes mais barato que os existentes.
Os cientistas dizem que o sistema robótico funciona da mesma maneira que animais como gatos. "Os quadrúpedes têm uma capacidade de memória que permite que suas patas traseiras rastreiem suas patas dianteiras. Nosso sistema funciona de maneira semelhante", disse Agarwal. Este cão robô também é capaz de navegar no escuro, embora ainda precise de um sistema de câmera para melhorar o desempenho.
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