Perder a noção de onde está é um desafio antigo na robótica. Um novo sistema de IA promete ajudar robots “sequestrados” a reencontrar o caminho, mesmo em ambientes em constante mudança
Perderem a noção de onde estão é um desafio antigo na robótica, conhecido como o problema do «robô raptado», mas investigadores dizem ter desenvolvido um novo sistema de IA que pode ajudar a resolvê-lo.
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Uma equipa de investigação da Universidade Miguel Hernández de Elche, em Espanha, desenvolveu um novo método de localização para robots autónomos, baseado em tecnologia LiDAR 3D que varre o ambiente com impulsos laser para criar uma representação do espaço semelhante a um mapa.
Permite aos robots recuperarem a sua posição mesmo depois de serem mudados de sítio, desligados ou deslocados, referem os investigadores.
Uma localização fiável e segura é essencial para a robótica de serviços, a automatização logística, a inspeção de infraestruturas, a monitorização ambiental e os veículos autónomos.
Muitos robots autónomos dependem em parte de sistemas de navegação por satélite como o GPS, mas esses sinais podem enfraquecer junto a edifícios altos e muitas vezes funcionam mal em interiores.
Os investigadores explicam que o seu sistema, denominado MCL-DLF (Monte Carlo Localisation - Deep Local Feature), permite aos robots tirarem melhor partido dos sensores a bordo em vez de dependerem de infraestruturas externas.
O sistema começa por identificar a zona em geral, reconhecendo grandes estruturas como edifícios ou manchas de vegetação. Em seguida, afina a posição exata do robô ao analisar detalhes mais pequenos, num processo concebido para imitar a forma como as pessoas se orientam em locais desconhecidos.
«Isto é semelhante à forma como as pessoas reconhecem primeiro uma zona em geral e depois recorrem a pequenos detalhes distintivos para determinarem a localização precisa», explicou Míriam Máximo, autora principal do estudo e investigadora na Universidade Miguel Hernández de Elche.
Recorrendo à IA, o sistema aprende quais os elementos do ambiente mais úteis para a localização, mantém em paralelo várias hipóteses de posição e atualiza-as continuamente à medida que chegam novos dados dos sensores.
Segundo os investigadores, esta abordagem ajuda a reforçar a fiabilidade quando os arredores são semelhantes entre si ou se alteraram com o tempo.
A tecnologia foi testada durante vários meses no campus universitário, em condições variadas, incluindo diferentes estações do ano e níveis de luminosidade.
Os investigadores indicam que o sistema apresentou maior precisão de posicionamento e um desempenho mais consistente perante alterações ambientais, desde mudanças sazonais a variações de luz e de vegetação, em comparação com abordagens convencionais.
O novo sistema poderá ajudar os robots a funcionarem de forma mais autónoma em ambientes reais, onde as condições raramente são estáticas.