Os pesquisadores da ETH Zurich liderados por Marco Hutter desenvolveram uma nova abordagem de controle que permite que um robô com pernas, chamado ANYmal, se mova de forma rápida e robusta em terrenos difíceis. Graças ao aprendizado de máquina, o robô pode combinar sua percepção visual do ambiente com seu senso de toque pela primeira vez.
Seções íngremes em terreno escorregadio, degraus altos, seixos e trilhas na floresta cheias de raízes:o caminho até o Monte Etzel, com 1.098 metros de altura, no extremo sul do Lago de Zurique, é repleto de inúmeros obstáculos. Mas ANYmal, o robô quadrúpede do Robotic Systems Lab da ETH Zurich, supera os 120 metros verticais sem esforço em uma caminhada de 31 minutos. Isso é 4 minutos mais rápido do que a duração estimada para caminhantes humanos - e sem quedas ou passos em falso.

Isso é possível graças a uma nova tecnologia de controle, que pesquisadores da ETH Zurich liderados pelo professor de robótica Marco Hutter apresentaram recentemente na revista Science Robotics . "O robô aprendeu a combinar a percepção visual de seu ambiente com a propriocepção - seu senso de toque - com base no contato direto das pernas. Isso permite que ele enfrente terrenos acidentados com mais rapidez, eficiência e, acima de tudo, com mais robustez", diz Hutter. No futuro, ANYmal pode ser usado em qualquer lugar que seja muito perigoso para humanos ou muito intransitável para outros robôs.

Percebendo o ambiente com precisão

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 facilmente com terrenos escorregadios ou macios e se movimentem com confiança, mesmo quando a visibilidade é baixa. Até agora, os robôs com pernas eram capazes de fazer isso apenas de forma limitada.

“A razão é que as informações sobre o ambiente imediato registradas por sensores e câmeras a laser são muitas vezes incompletas e ambíguas”, explica Takahiro Miki, estudante de doutorado do grupo de Hutter e principal autor do estudo. Por exemplo, grama alta, poças rasas ou neve aparecem como obstáculos intransponíveis ou são parcialmente invisíveis, mesmo que o robô possa realmente atravessá-los. Além disso, a visão do robô pode ser obscurecida no campo por condições de iluminação difíceis, poeira ou neblina.

“É por isso que robôs como ANYmal precisam decidir por si mesmos quando confiar na percepção visual de seu ambiente e avançar rapidamente, e quando é melhor proceder com cautela e com pequenos passos”, diz Miki. "E esse é o grande desafio."

Um campo de treinamento virtual

Graças a um novo controlador baseado em uma rede neural, o robô de pernas ANYmal, que foi desenvolvido por pesquisadores da ETH Zurich e comercializado pelo spin-off da ETH ANYbotics, agora é capaz de combinar percepção externa e proprioceptiva pela primeira vez. Antes que o robô pudesse testar suas capacidades no mundo real, os cientistas expuseram o sistema a vários obstáculos e fontes de erro em um campo de treinamento virtual. Isso permitiu que a rede aprendesse a maneira ideal para o robô superar obstáculos, bem como quando ele pode confiar em dados ambientais – e quando seria melhor ignorar esses dados.

“Com esse treinamento, o robô é capaz de dominar o terreno natural mais difícil sem tê-lo visto antes”, diz Hutter, professor da ETH Zurich. Isso funciona mesmo se os dados do sensor no ambiente imediato forem ambíguos ou vagos. ANYmal então joga pelo seguro e confia em sua propriocepção. De acordo com Hutter, isso permite que o robô combine o melhor dos dois mundos:a velocidade e eficiência do sensoriamento externo e a segurança do sensoriamento proprioceptivo.

Use em condições extremas

Seja após um terremoto, após um desastre nuclear ou durante um incêndio florestal, robôs como ANYmal podem ser usados ​​principalmente onde for muito perigoso para os humanos e onde outros robôs não puderem lidar com o terreno difícil.

Em setembro do ano passado, a ANYmal conseguiu demonstrar o quão bem a nova tecnologia de controle funciona no DARPA Subterranean Challenge, a competição de robótica mais conhecida do mundo. O robô ETH Zurich superou de forma automática e rápida inúmeros obstáculos e terrenos difíceis enquanto explorava de forma autônoma um sistema subterrâneo de túneis estreitos, cavernas e infraestrutura urbana. Esta foi uma parte importante do motivo pelo qual os pesquisadores da ETH Zurich, como parte da equipe CERBERUS, ficaram em primeiro lugar com um prêmio de 2 milhões de dólares.