O Instituto de Tecnologia da Califórnia, Caltech, apresentou seu sistema robótico multimodal, combinando um robô humanoide e um drone que caminha, voa e dirige.
O X1 conta com múltiplos modos de locomoção em um sistema robótico coordenado que se adapta a diferentes terrenos e tarefas, desde as mais simples até as mais complexas.
Agilidade para respostas em emergências
Segundo o TechXplore, o robô multimodal foi desenvolvido durante três anos pela Caltech em parceria com o Instituto de Inovação Tecnológica (TII) de Abu Dhabi e promete combinar diferentes formas de locomoção em um único sistema.
Hoje em dia, robôs podem voar, dirigir ou andar. Nossa ideia é juntar todas essas capacidades em um único robô, aproveitando os pontos fortes e minimizando as limitações de cada modo de locomoção.
Aaron Ames, diretor do CAST no Caltech, em entrevista ao TechXplore
O sistema, chamado X1, foi testado no campus do Caltech em uma simulação de emergência. No teste, um robô humanoide UnitreeG1 carregou o M4, robô multimodal capaz de voar e se deslocar sobre rodas, como se fosse uma mochila.
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Na demonstração, o G1 caminhou pelo campus, subiu uma ladeira e lançou o M4, que ativou automaticamente o modo drone para voar sobre obstáculos, como um lago, e depois passou para o modo rodas, continuando até o local da “emergência”. Para completar o teste, o G1 e o M4 se encontraram com o robô socorrista.
Desafio foi fazer robôs diferentes trabalharem juntos
Mory Gharib, diretor fundador da CAST, explica que o maior desafio do projeto era fazer com que robôs diferentes trabalhassem juntos em um sistema único, mas com diferentes funcionalidades.
Para chegar ao resultado, a expertise de diferentes pesquisadores foi combinada:
- Grupo de Gharib: robôs voadores, robôs de direção e sistemas de controle avançados.
- Laboratório Ames (Caltech): locomoção de robôs humanoides e algoritmos para operação segura.
- TII (Abu Dhabi): autonomia e sensoriamento em ambientes urbanos, além de computação embarcada.
- Universidade Northeastern: design de robôs adaptáveis.
A equipe integrou diferentes sensores para permitir que os robôs naveguem de forma autônoma em diferentes terrenos, subam escadas e carreguem outros robôs.
Instalamos diferentes tipos de sensores – LiDAR, câmeras, telêmetros – e combinamos todos esses dados para entender onde o robô está e se ele entende como ir de um ponto a outro. Assim trazemos a capacidade dos robôs de se movimentarem com autonomia.
Claudio Tortorici, diretor do TII, ao TechXplore
Modelos matemáticos combinados com aprendizado de máquina garantem que ele tome decisões sem depender de movimentos humanos pré-programados.
Agora, o objetivo é tornar o sistema seguro e confiável, permitindo que robôs autônomos operem em ambientes complexos e desafiadores do mundo real.
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