Robótica

Robôs-adivinhos criam mapas do ambiente para navegar por locais desconhecidos

Redação do Site Inovação Tecnológica - 20/06/2007

Robôs-adivinhos criam mapas do ambiente para navegar por locais desconhecidos

Caminhar por um terreno desconhecido não é uma tarefa fácil para um robô. Seus sistemas de visão artificial devem reconhecer o ambiente continuamente à medida em que ele se move, a fim de detectar qualquer pequena alteração - um objeto que surja repentinamente à sua frente, por exemplo.

Robô-adivinho

Agora, engenheiros da Universidade Purdue, Estados Unidos, estão desenvolvendo robôs capazes de "adivinhar" o que vem pela frente. Esse novo sistema de inteligência artificial permitirá não apenas que os robôs andem mais rapidamente, mas também exigirá um menor poder de processamento. Com um computador mais simples o robô gastará menos energia, tendo mais autonomia ou podendo ser menor, devido à diminuição do tamanho das suas baterias.

O novo programa de inteligência artificial é baseado em um algoritmo que permite que o robô crie mapas parciais à medida em que ele anda por ambientes desconhecidos. A partir dos mapas parciais ele consegue prever o que deverá encontrar à frente. Quanto mais repetitivo for o ambiente, mais precisas serão as previsões feitas pelo robô.

Navegando por locais desconhecidos

"Por exemplo, torna-se muito mais fácil navegar por um estacionamento utilizando esse mapa porque cada piso é igual ou muito parecido, o mesmo acontece com andares de edifícios comerciais," diz o pesquisador George Lee.

O robô-adivinho utiliza um sistema de rastreamento e medição de distâncias por laser e um odômetro, para medir o ambiente e criar os seus mapas.

O novo algoritmo é uma derivação de uma técnica chamada SLAM ("Simultaneous Localization And Mapping"), criada nos anos 1980 por Hugh F. Durrant-Whyte e John J. Leonard e que utiliza sensores para coletar dados e criar mapas para a navegação de robôs. O incremento se deve à capacidade de predição, pelo que a nova versão já ganhou a sigla P-SLAM.

Bibliografia:

P-SLAM: Simultaneous Localization and Mapping With Environmental-Structure Prediction
H. Jacky Chang, C. S. George Lee, Yung-Hsiang Lu, Y. Charlie Hu
IEEE Transactions on Robotics
April 2007
https://engineering.purdue.edu/ResearchGroups/DEAR/web/papers/pslam-icra
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