Você já viu vídeos fascinantes de robôs quadrúpedes realizando diversas tarefas, mas a tecnologia deu um passo ainda mais impressionante: agora esses robôs aprenderam a andar de skate. Um grupo de pesquisadores desenvolveu um sistema inovador que permite que essas máquinas se movam com fluidez sobre as quatro rodas dos skates.
A pesquisa foi realizada por cientistas do Laboratório de Autonomia Computacional e Robótica da Universidade de Michigan, em parceria com a Universidade do Sul. O estudo foi publicado em um artigo onde o autor principal, Sangli Teng, enfatiza que esses robôs não possuíam uma locomoção que considerasse uma “interação rica” ao entrar em contato com objetos como o skate.
A equipe concentrou seus esforços na criação de uma sequência processual para permitir que os robôs realizassem movimentos guiados pelo contato, como andar de skate. Para isso, foi necessário desenvolver um novo framework chamado Aprendizagem Híbrida de Autômatos em Tempo Discreto (DHAL).
Um framework é essencialmente uma estrutura organizada aplicável em várias áreas. Neste caso específico,ele atua como um guia abrangente para capacitar os robôs quadrúpedes a manobrar sobre skates.
Movimentos Avançados para Robôs
Embora os vídeos mostrem os robôs realizando movimentos aparentemente simples e controlados, o processo até chegar nesse ponto é bastante complexo. O DHAL permite aos robôs realizar transições entre movimentos contínuos e discretos simultaneamente; ou seja, eles podem executar ações suaves e abruptas — semelhante ao comportamento observado na natureza.
Teng explica: ‘Por exemplo, quando uma bola quica no chão, ela apresenta dinâmica contínua enquanto está no ar e transições discretas ao colidir com o solo.’
No contexto dos sistemas animados dos robôs, realizar essas transições simultâneas é extremamente desafiador devido à rápida expansão das possibilidades para novas transições. Isso torna difícil prever seus movimentos futuros.
Com este novo framework implementado, os sistemas conseguem identificar e aprender sobre mudanças repentinas nos estados dinâmicos dos objetos envolvidos, minimizando assim as descontinuidades nos movimentos dos robôs. “Todo aspecto do DHAL é heurístico; demonstramos que nosso método pode reconhecer autonomamente as transições dinâmicas”, afirma Teng.
A principal vantagem do DHAL reside na sua intuitividade; isso permite aos quadrúpedes subirem suavemente no skate enquanto utilizam duas patas para gerar impulso necessário ao movimento.
Ainda que esses testes iniciais possam parecer simples,a descoberta tem potencial para aprimorar significativamente as habilidades desses dispositivos em cenários práticos. Muitos desses robots são utilizados em parques industriais específicos ou até mesmo em situações críticas como conflitos armados — por exemplo na guerra entre Rússia e ucrânia.
Perspectivas Futuras
“Estamos planejando aplicar essa estrutura a outros contextos operacionais”, diz Teng. “Isso inclui manipulação hábil — interagindo com objetos usando múltiplos dedos ou braços — onde esperamos melhorar ainda mais a precisão nas previsões das interações.”
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