Robótica

Robô controlado por caos ganha flexibilidade no movimento

Robô controlado por caos ganha flexibilidade no movimento
Como os circuitos neurais funcionam de forma caótica, o robô não fica preso em um determinado comportamento. Isso o torna capaz, por exemplo, de escapar de um buraco, se ele cair em um. [Imagem: Max-Planck]

Engenheiros alemães descobriram uma forma mais simples, baseada na teoria do caos e em circuitos neurais, para fazer com que um robô consiga mover-se de forma otimizada, escolhendo o melhor modo de andar em cada situação.

O robô de seis pernas imita vários movimentos e comportamentos do homem e de outros animais. Com a nova técnica, ele consegue fazer isto com mais flexibilidade, com menor esforço e, portanto, com menor gasto de energia.

Circuitos neurais

Nos homens e nos animais, pequenos circuitos neurais conhecidos como CPGs (Central Pattern Generators: geradores centrais de padrões) controlam várias capacidades motoras, como andar e respirar.

Os cientistas já vêm usando esse mesmo princípio para dar a capacidade de andar aos robôs. Geralmente, cada CPG é capaz de dar ao robô um jeito específico de andar. Ao receber os sinais dos sensores que detectam os obstáculos em seu caminho, o robô seleciona o CPG adequado para ajustar seu movimento.

A equipe de engenheiros de várias universidades alemãs descobriu uma forma de fazer com que o robô faça a mesma coisa usando um único CPG capaz de produzir vários "gingados" diferentes. Dependendo da necessidade, o robô muda de uma forma de locomoção para outra.

A simplicidade obtida no projeto do robô é impressionante: 18 sensores podem acionar 18 motores, dando ao robô 11 padrões comportamentais, como orientação, navegação, autoproteção etc., e todas as combinações entre esses padrões comportamentais.

Controle caótico

O circuito neural (CPG) desenvolvido pela equipe consiste em uma pequena rede composta por dois circuitos. O segredo do seu sucesso está no "controle do caos."

Se o CPG é deixado sem controle, o robô tem um comportamento caótico. Sua atividade, contudo, pode ser controlada através de impulsos enviados por meio dos sensores em padrões periódicos que determinam a forma de andar correta que o robô deve adotar.

O resultado é que o robô pode se adaptar muito rapidamente a mudanças no ambiente, como andar de pé, descer ou subir uma inclinação, ajustar-se a mudanças no piso e, ao mesmo tempo, desviar de obstáculos no seu caminho.

Como os circuitos neurais funcionam de forma caótica, o robô não fica preso em um determinado comportamento. Isso o torna capaz, por exemplo, de escapar de um buraco, se ele cair em um.

Robô que aprende

O circuito também vai aprendendo com a experiência. Ao receber um conjunto de sinais, por meio dos sensores, que correspondam a um comportamento já usado anteriormente, o robô imediatamente adota o modo de andar mais adequado àquela situação.

Os cientistas agora planejam equipar o robô com um dispositivo de memória que deverá melhorar sua capacidade de responder a alterações no ambiente e ajustar seu aprendizado. Por exemplo, se um obstáculo que ele encontrou antes foi removido, o robô não tentará usar a experiência passada.

Segundo o Dr. Marc Timme, do Instituto Max Planck, com essa memória, que ele chama de memória motora, o robô será capaz de se antecipar e planejar seu movimento, o que o tornará ainda mais ágil.

Bibliografia:

Self-organized adaptation of a simple neural circuit enables complex robot behaviour
Silke Steingrube, Marc Timme, Florentin Wörgötter, Poramate Manoonpong
Nature Physics:
17 January 2010
Vol.: Published online before print
DOI: 10.1038/nphys1508




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