Pesquisadores lançaram um robô quadrúpede semelhante a um cão (cães robôs) que combina percepção externa e proprioceptiva para escalar uma montanha de 120 metros de altura em apenas 31 minutos. Isso é quatro minutos mais rápido do que o tempo que leva para os humanos andarem a pé. As montanhas são muitas vezes compostas por trechos íngremes em terreno escorregadio e tem degraus altos, cascalho e trilhas florestais cheias de raízes de árvores. Robôs com pernas que podem operar de forma autônoma em ambientes remotos e perigosos ajudarão os humanos a explorar altitudes mais altas e territórios virgens.
A percepção externa é fundamental para uma locomoção rápida e com eficiência energética, e os robôs detectam o terreno antes que ele toque o terreno pode planejar e se adaptar com antecedência para manter a velocidade e a estabilidade. Um grupo de pesquisa liderado por Marco Hutter, professor de robótica no Robotics Systems Laboratory da ETH Zurique, na Suíça, e ANYbotics, uma empresa derivada da escola, lançaram um robô quadrúpede de pernas comercializado, ANYmal, que pode viajar por vários tipos de terreno complexo.
A empresa e os desenvolvedores delinearam os 3 principais desenvolvimentos de locomoção de cães robôs para torná-los “perfeitos”.
Comparação de ANYmal e outros robôs quadrúpedes sobre obstáculos
1. Não confie em sensores, julgue a velocidade de forma independente
Para navegar em terrenos difíceis, humanos e animais combinam automaticamente a percepção visual de seu ambiente com a propriocepção de suas pernas e mãos. Isso permite que eles lidem com terreno escorregadio ou solto com facilidade e se movam com mais facilidade. Até agora, porém, os robôs com pernas só conseguiram fazer isso de forma limitada.
“A razão é que as informações sobre o ambiente imediato registradas por sensores e câmeras a laser geralmente são incompletas e ambíguas”, explica Takahiro Miki, estudante de doutorado no grupo de pesquisa de Hurt e principal autor do estudo.
A capacidade dos robôs de agir usando a percepção externa é um grande desafio nessa tecnologia. Primeiro, as superfícies de neve, vegetação e água na montanha têm alta refletividade, e o robô os verá como obstáculos que não podem ser pisados ou desaparecem completamente. Em segundo lugar, a visibilidade é baixa devido à poeira, neblina na montanha ou reflexo de luz e vegetação bloqueando os sensores do robô. Isso pode fazer com que a percepção do sensor diminua.
Afetada por esses fatores, a solução mais comum para o movimento da perna do robô é a propriocepção. Isso também limita severamente sua velocidade de movimento, porque o robô precisa primeiro sentir o terreno e depois se ajustar.
“É por isso que um robô como ANYmal deve ser capaz de decidir por si mesmo quando confiar em sua percepção visual do ambiente e mover-se rapidamente, e quando é melhor proceder com cautela e dar pequenos passos”, diz Takahiro Miki.
QUALQUER escada subindo
2. O controlador evita obstáculos rapidamente
A solução mais geral proposta pela equipe de pesquisa liderada por Hurt integra as sensações extrínsecas e proprioceptivas dos movimentos das pernas do robô. Os pesquisadores desenvolveram um controlador de movimento com pernas com alta robustez e velocidade usando um codificador recorrente baseado em atenção. O codificador pode integrar entradas proprioceptivas e extrínsecas e é treinado de ponta a ponta. Isso permite que o robô aprenda perfeitamente e combine diferentes modalidades de percepção.
“Os robôs aprenderam a combinar a percepção visual de seu ambiente com a propriocepção, ou com base no contato direto com as pernas. Isso permite que ele navegue em terrenos acidentados com mais rapidez, eficiência e, o mais importante, mais robusto. No futuro, ANYmal pode ser usado em qualquer lugar que seja muito perigoso para humanos ou difícil para outros robôs passarem”, disse Hurt.
Antes que o robô possa realmente agir no mundo real, os cientistas configuraram inúmeros obstáculos para o robô quadrúpede em um campo de treinamento virtual. Isso garantirá que ele possa encontrar a maneira ideal de superar muitos obstáculos.
“É importante avaliar a percepção externa do robô em experimentos”, disse Hurt. Os pesquisadores também compararam a taxa de sucesso das ações do robô em várias escadas e terrenos de escada em experimentos adicionais na simulação para avaliar quantitativamente ainda mais seu desempenho.
QUALQUER UM sobe as escadas
Teste e avaliação de cães-robô
Durante o Na avaliação, os pesquisadores comandaram o robô a uma velocidade de avanço fixa de 0,7 m/s por 10 segundos. O teste também envolve a coleta de 300 dados experimentais para calcular a taxa de sucesso. O critério para o sucesso do experimento é se a distância de ação do robô ultrapassa 4 metros. Os resultados do estudo mostram que o desempenho do controlador deste robô quadrúpede é significativamente melhor do que a linha de base. Ele pode percorrer mais tipos de faixas de terreno.
3. Treinamento iterativo em vários ambientes
A equipe de pesquisa também empregou um modelo de professor-aluno para treinar os cães robôs. Durante o treinamento, Hurt definiu a frequência de controle da política de informações para 50 Hz. Ele também coletou dados de trajetória por 250 períodos de tempo por ambiente para formar uma iteração de treinamento. Eles então paralelizaram os ambientes simulados para realizar treinamento em 1.000 ambientes simultaneamente.
Para o modelo de professor, os pesquisadores usaram o algoritmo PPO de aprendizado por reforço profundo. Isso pode efetivamente medir o tamanho do passo do robô. Antes de agrupar as observações, eles as normalizam usando uma média e um desvio padrão. Além disso, diferentes experimentos são atualizados exponencialmente a cada sessão de treinamento.
Para o modelo do aluno, Hurt disse: “Nós generalizamos em 300 ambientes e coletamos trajetórias por 400 períodos de tempo para uma iteração de treinamento… o robô é capaz de dominar o terreno natural mais difícil em situações que nunca viu antes… Isso funciona mesmo quando os dados do sensor no ambiente imediato são ambíguos”.
De acordo com Hurt, ANYmal contará com seu sentido proprioceptivo para agir com segurança. Ele combinará a velocidade e a eficiência da percepção externa com a segurança da propriocepção.
Conclusão: os robôs podem ajudar os humanos a explorar áreas desconhecidas
Em cenários de aplicação prática, ANYmal pode superar automática e rapidamente muitos obstáculos. Ele também pode superar terrenos difíceis enquanto explora autonomamente túneis estreitos, cavernas e sistemas subterrâneos de infraestrutura urbana. Os recursos rápidos de prevenção e percepção de obstáculos do robô foram aprimorados ainda mais. No futuro, sob várias condições extremas, como após um terremoto, após um desastre nuclear ou durante um incêndio florestal, esses robôs podem ser muito importantes. Algumas regiões e terrenos são muito difíceis ou perigosos para os humanos acessarem. Esses robôs serão úteis para essas situações.
Nos últimos anos, a aplicação da pesquisa em robótica vem se expandindo. Ações robóticas combinadas com tecnologias proprioceptivas e de detecção externa estão resolvendo muitos problemas de movimento de robôs. No futuro, a exploração e a aplicação de cães robôs se expandirão significativamente.
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