O mais recente robĂ´ do MIT pode mover objetos desconhecidos com precisĂŁo

MIT’s latest robot can move unknown objects with precision
O mais recente robĂ´ do MIT pode mover objetos desconhecidos com precisĂŁo

Há muitas coisas que nós, humanos, consideramos óbvias, como intuitivamente ser capaz de seguir instruções com muitos passos complicados. Um exemplo é ter alguém para ajudá-lo a guardar a louça. Se você pedir a uma pessoa para pendurar uma caneca de café pela alça em um gancho, ela a agarra e faz com que o enforcamento aconteça sem muita reflexão.

O desafio para os robôs realizarem tarefas semelhantes é que existem muitas outras etapas nesse processo com as quais um robô precisa aprender a lidar. O MIT diz que a lista de ações inclui de tudo, desde encontrar a caneca na mesa até descobrir onde pegá-la, descobrir onde está a alça e, em seguida, localizar o gancho e guardar o copo. Outros pequenos passos estão entre esses passos.

Essas etapas podem ser difíceis para os robôs. O Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) do MIT possui um novo sistema para robôs que permite ao robô executar uma variedade de tarefas de escolha e colocação. A parte interessante é que o sistema permite que o robô execute a tarefa complexa de guardar itens, mesmo que nunca tenha visto o item antes.

Os pesquisadores usam um sistema chamado KPAM, abreviação de Keypoint Affordance Manipulation. O sistema baseia-se em pesquisas anteriores no uso de pontos-chave. O KPAM coleta uma série de coordenadas em um objeto. As coordenadas fornecem todos os dados que o robô precisa para determinar o que fazer com o objeto. Nos testes, o robô conseguiu colocar as canecas com precisão, com apenas três pontos-chave para o centro do lado, parte inferior e alça da caneca.

Para o sapato, o sistema KPAM precisava de seis pontos-chave e, com esses dados, ele podia pegar mais de 20 pares diferentes de sapatos, que variam de chinelos a botas. O sistema permite a incorporação de novos tipos de objetos rapidamente. A equipe diz que o bot não conseguiu pegar sapatos de salto alto inicialmente porque não havia exemplos no conjunto de dados inicial. A adição de alguns pares de salto ao conjunto de dados permitiu que o robô funcionasse.

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