Ensinando apreensão e manipulação a robôs: pesquisa australiana

Sydney, 15 de fevereiro (Xinhua) -- Cientistas da Universidade de Tecnologia de Queensland (QUT, na sigla em inglês), na Austrália, receberam uma ajuda de 50 mil dólares americanos da gigante tecnológica Amazon para dar continuidade à pesquisa sobre apreensão e manipulação robótica guiada visualmente.

O pesquisador de robótica da QUT, ilustre professor Peter Corke, juntamente com o pesquisador Jurgen "Juxi" Leitner, lideraram a equipe no Desafio de Robótica da Amazon 2017 no Japão, ajudando seu trabalho a ganhar a atenção da empresa.

"A manipulação no mundo real continua sendo um dos maiores desafios da robótica", disse Corke.

Embora avanços significativos tenham sido feitos no desenvolvimento de "mãos" de robôs capazes de agarrar objetos, a equipe de Corke tira o foco da simples apreensão de objetos para o reino da manipulação mais significativa guiada visualmente.

"Em outras palavras, queremos que um robô seja capaz de agarrar um objeto com intenção, para que ele possa realizar uma tarefa no mundo real", disse ele.

"Imagine um robô que pode pegar uma xícara de chá ou café e depois passar para você!

Para atingir seus objetivos, a equipe passou horas monitorando o comportamento humano para descobrir como as pessoas pegam um objeto quando precisam passar para outra pessoa.

Olharam para a forma como as pessoas apanhavam objetos, incluindo uma caneta, uma chave de fendas, uma garrafa e um macaco de brinquedo, e como a outra pessoa receberia esse objeto se fosse para realizar uma tarefa com ele.

As pessoas tendiam a deixar "alças" ou “cabos” disponíveis para o receptor pegar, uma escolha intuitiva que lhes permite usar o objeto confortavelmente.

"Enquanto a maioria das pessoas não pensam quando pegam e movem objetos - algo que os cérebros humanos aprenderam ao longo do tempo através da repetição e rotina - para robôs, agarrar e manipular é sutil e evasivo", disse ele.

"Nós nos esforçamos para ser o líder mundial no campo de pesquisa da manipulação robótica guiada visualmente.