Algoritmo dá aos robôs uma compreensão mais rápida

Um novo algoritmo acelera significativamente o processo de planejamento necessário para um robô ajustar sua pegada em um objeto empurrando esse objeto contra uma superfície estacionária. Enquanto os algoritmos tradicionais exigiriam dezenas de minutos para planejar uma sequência de movimentos, a nova abordagem reduz esse processo de pré-planejamento para menos de um segundo. Esse processo de planejamento mais rápido permitirá que os robôs, principalmente em ambientes industriais, descubram rapidamente como empurrar, deslizar ou usar recursos em seus ambientes para reposicionar objetos ao seu alcance. Essa manipulação ágil é útil para qualquer tarefa que envolva coleta e classificação, e até mesmo o uso de ferramentas complexas.

Os algoritmos existentes normalmente levam horas para pré-planejar uma sequência de movimentos para uma garra robótica, principalmente porque para cada movimento considerado, o algoritmo deve primeiro calcular se esse movimento satisfaria uma série de leis físicas, como as leis do movimento de Newton e a lei de Coulomb que descreve forças de atrito entre objetos. Uma maneira compacta de resolver a física dessas manipulações antes de decidir como a mão do robô deve se mover envolve o uso de “cones de movimento” que são essencialmente mapas de atrito em forma de cone visuais.

O interior do cone mostra todos os movimentos de empurrar que podem ser aplicados a um objeto em um local específico, ao mesmo tempo em que satisfaz as leis fundamentais da física e permite que o robô segure o objeto. O espaço fora do cone representa todos os empurrões que, de alguma forma, fariam com que um objeto escapasse do alcance do robô. O algoritmo calcula um cone de movimento para diferentes configurações possíveis entre uma garra robótica, um objeto que está segurando e o ambiente contra o qual está empurrando para selecionar e sequenciar diferentes empurrões viáveis ​​para reposicionar o objeto.

Os pesquisadores testaram o novo algoritmo em uma configuração física com uma interação de três vias na qual uma simples garra robótica segurava um bloco em forma de T e empurrava uma barra vertical. Eles usaram várias configurações de partida, com o robô segurando o bloco em uma determinada posição e empurrando-o contra a barra de um determinado ângulo. Para cada configuração inicial, o algoritmo gerava instantaneamente o mapa de todas as forças possíveis que o robô poderia aplicar e a posição do bloco que resultaria. As previsões do algoritmo corresponderam de forma confiável ao resultado físico no laboratório, planejando sequências de movimentos - como reorientar o bloco contra a barra antes de colocá-lo em uma mesa na posição vertical - em menos de um segundo, em comparação com algoritmos tradicionais que levam mais de 500 segundos para planejar.