O uso de ferramentas tem sido uma marca registrada da inteligência humana, bem como um problema prático a ser resolvido por uma vasta gama de aplicações robóticas. Mas as máquinas ainda enfrentam desafios quando o assunto é exercer a quantidade certa de força para controlar ferramentas que não estão rigidamente presas às mãos.
Para manipular essas ferramentas de forma mais certeira, pesquisadores do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial do Massachusetts Institute of Tecnhnology (MIT CSAIL, sigla em inglês), em colaboração com o Toyota Research Institute (TRI), projetaram um sistema que pode agarrar ferramentas e aplicar a quantidade adequada de força para uma determinada tarefa, como, por exemplo, espremer um líquido ou escrever uma palavra com uma caneta.
O sistema, apelidado de Series Elastic End Effectors (SEED, série de efetor final elástico, em tradução livre), usa garras de bolha macias e câmeras embutidas para mapear como as garras mudam de forma em um espaço de seis dimensões (pense em um airbag inflando e desinflando) e aplicando força a uma ferramenta. Usando seis graus de "liberdade", o objeto pode ser movido para a esquerda e para a direita, para cima ou para baixo, para frente e para trás, rolar, inclinar e guinar. O controlador de malha fechada - um sistema autorregulado que mantém um estado desejado sem interação humana - usa SEED e feedback tátil-visual para ajustar a posição do braço do robô para aplicar a força desejada.
Utilidade
Isso pode ser útil, por exemplo, para quem usa ferramentas quando há incerteza na altura de uma mesa, pois uma trajetória pré-programada pode perder completamente a mesa. “Essa é a ideia, que se você realmente tivesse três dimensões para se mover quando estiver escrevendo em um quadro-negro, você quer ser capaz de controlar a posição em alguns dos eixos, enquanto controla a força no outro eixo", diz Hyung Ju Suh, estudante de doutorado em engenharia elétrica e ciência da computação no MIT, afiliado do CSAIL e líder autor em um novo artigo sobre o SEED.
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Robôs de corpo rígido e seus equivalentes só podem nos levar até certo ponto; a suavidade e a complacência proporcionam a capacidade de sentir a interação entre a ferramenta e a mão. Com o SEED, cada execução que o robô detecta é uma imagem 3D recente das garras, rastreando assim em tempo real como as garras estão mudando de forma ao redor de um objeto. Essas imagens são usadas para reconstruir a posição da ferramenta e o robô usa um modelo aprendido para mapear a posição da ferramenta para a força medida.
O modelo aprendido é obtido usando a experiência anterior do robô, onde ele perturba um sensor de torque de força para descobrir o quão rígidas são as garras de bolha. Agora, uma vez que o robô tenha sentido a força, ele a comparará com a força que o usuário comanda e é como se dissesse mesmo: “Acontece que a força que estou sentindo agora não está lá. Preciso pressionar mais.” Ele então se moveria para aumentar a força, tudo feito no espaço 6D.
Durante a “tarefa do rodo”, o SEED recebeu a quantidade certa de força para limpar um pouco de líquido em um avião, enquanto métodos básicos lutavam para obter a varredura certa. Quando solicitado a colocar papel na caneta, o bot escreveu efetivamente “MIT” e também foi capaz de aplicar a quantidade certa de força para apertar um parafuso.
Embora o SEED estivesse ciente do fato de que ele precisa comandar a força ou o torque para uma determinada tarefa, se agarrado com muita força, o item inevitavelmente escorregaria, então há um limite superior para essa dureza exercida. Além disso, se você for um robô rígido, poderá simular sistemas mais macios do que sua rigidez mecânica natural - mas não o contrário.
Limitações
Atualmente, o sistema assume uma geometria muito específica para as ferramentas: tem que ser cilíndrica, e ainda há muitas limitações de como pode generalizar quando encontra novos tipos de formas. O próximo trabalho pode envolver a generalização da estrutura para diferentes formas para que ela possa lidar com ferramentas arbitrárias na natureza.
