Os robôs já são adeptos de certas coisas, como levantar objetos muito pesados ​​ou complicados para as pessoas gerenciarem. Outra aplicação para a qual eles são adequados éa montagem precisa de itens como rela³gios que tem um grande número de pea§as minaºsculas osalgumas tão pequenas que mal podem ser vistas a olho nu.

“Muito mais difa­ceis são as tarefas que exigem consciência situacional, envolvendo adaptações quase instanta¢neas a smudanças nas circunsta¢ncias do ambiente”, explica Theodoros Stouraitis, cientista visitante do Grupo de Roba³tica Interativa do Laborata³rio de Ciência da Computação e Inteligaªncia Artificial (CSAIL) do MIT.

“As coisas se tornam ainda mais complicadas quando um roba´ precisa interagir com um humano e trabalhar em conjunto para concluir uma tarefa com segurança e sucesso”, acrescenta Shen Li, candidato a doutorado no Departamento de Aerona¡utica e Astrona¡utica do MIT.

Li e Stouraitis - juntamente com Michael Gienger do Honda Research Institute Europe, o professor Sethu Vijayakumar da Universidade de Edimburgo e a professora Julie A. Shah do MIT, que dirige o Interactive Robotics Group - selecionaram um problema que oferece, literalmente, uma sanãrie de desafios: projetar um roba´ que possa ajudar as pessoas a se vestirem. No ano passado, Li e Shah e dois outros pesquisadores do MIT completaram um projeto envolvendo curativo assistido por roba´ sem mangas. Em um novo trabalho, descrito em um artigo que aparece em uma edição de abril de 2022 da IEEE Robotics and Automation, Li, Stouraitis, Gienger, Vijayakumar e Shah explicam o progresso que fizeram em um problema mais exigente - curativo assistido por roba´ com roupas de  manga .

A grande diferença neste último caso se deve a  “oclusão visual”, diz Li. “O roba´ não pode ver o braa§o humano durante todo o processo de curativo.” Em particular, nem sempre pode ver o cotovelo ou determinar sua posição ou orientação precisa. Isso, por sua vez, afeta a quantidade de força que o roba´ precisa aplicar para puxar a pea§a de roupa oscomo uma camisa de manga comprida osda ma£o para o ombro.

Para lidar com a questãoda visão obstrua­da, a equipe desenvolveu um “algoritmo de estimativa de estado” que permite que eles fazm suposições razoavelmente precisas sobre onde, a qualquer momento, o cotovelo estãoe como o braa§o estãoinclinado osse éestendido para fora ou dobrado no cotovelo, apontando para cima, para baixo ou para os lados - mesmo quando estãocompletamente obscurecido pela roupa. Em cada insta¢ncia de tempo, o algoritmo usa a medida do roba´ da força aplicada ao tecido como entrada e, em seguida, estima a posição do cotovelo osnão exatamente, mas colocando-o dentro de uma caixa ou volume que engloba todas as posições possa­veis. 

Esse conhecimento, por sua vez, diz ao roba´ como se mover, diz Sturaitis. “Se o braa§o estiver reto, o roba´ seguira¡ uma linha reta; se o braa§o estiver dobrado, o roba´ tera¡ que se curvar ao redor do cotovelo.” Obter uma imagem confia¡vel éimportante, acrescenta. “Se a estimativa do cotovelo estiver errada, o roba´ pode decidir sobre um movimento que criaria uma força excessiva e insegura.” 

O algoritmo inclui um modelo dina¢mico que prevaª como o braa§o se movera¡ no futuro, e cada previsão écorrigida por uma medição da força que estãosendo exercida no tecido em um determinado momento. Enquanto outros pesquisadores fizeram previsaµes de estimativas de estado desse tipo, o que distingue esse novo trabalho éque os pesquisadores do MIT e seus parceiros podem definir um limite superior claro para a incerteza e garantir que o cotovelo esteja em algum lugar dentro de uma caixa prescrita.   

O modelo para prever os movimentos do braa§o e a posição do cotovelo e o modelo para medir a força aplicada pelo roba´ incorporam técnicas de aprendizado de ma¡quina. Os dados usados ​​para treinar os sistemas de aprendizado de ma¡quina foram obtidos de pessoas vestindo trajes “Xsens” com sensores embutidos que rastreiam e registram com precisão os movimentos do corpo. Depois que o roba´ foi treinado, ele foi capaz de inferir a pose do cotovelo ao colocar uma jaqueta em um sujeito humano, um homem que moveu o braa§o de várias maneiras durante o procedimento - a s vezes em resposta ao puxa£o do roba´ na jaqueta e a s vezes se envolvendo em movimentos aleata³rios de sua própria vontade.

Este trabalho foi estritamente focado na estimativa - determinar a localização do cotovelo e do braa§o com a maior precisão possí­vel - mas a equipe de Shah já passou para a próxima fase: desenvolver um roba´ que possa ajustar continuamente seus movimentos em resposta amudanças no orientação do braa§o e cotovelo. 

No futuro, eles planejam abordar a questãoda “personalização” osdesenvolver um roba´ que possa explicar as maneiras idiossincra¡ticas pelas quais diferentes pessoas se movem. Na mesma linha, eles imaginam robôs versa¡teis o suficiente para trabalhar com uma gama diversificada de materiais de tecido, cada um dos quais pode responder de maneira um pouco diferente ao puxar.

Embora os pesquisadores deste grupo estejam definitivamente interessados ​​em curativos assistidos por roba´, eles reconhecem o potencial da tecnologia para uma utilidade muito mais ampla. “Na³s não especializamos esse algoritmo de forma alguma para fazaª-lo funcionar apenas para vestir robôs”, observa Li. “Nosso algoritmo resolve o problema geral de estimativa de estado e, portanto, pode se prestar a muitas aplicações possa­veis. A chave para tudo isso éter a capacidade de adivinhar ou antecipar o estado não observa¡vel”. Tal algoritmo poderia, por exemplo, guiar um roba´ a reconhecer as intenções de seu parceiro humano enquanto trabalha colaborativamente para mover blocos de maneira ordenada ou arrumar uma mesa de jantar. 

Aqui estãoum cena¡rio conceba­vel para um futuro não muito distante: um roba´ pode colocar a mesa para o jantar e talvez atélimpar os blocos que seu filho deixou no cha£o da sala de jantar, empilhando-os ordenadamente no canto da sala. Isso pode ajuda¡-lo a vestir seu smoking para ficar mais apresenta¡vel antes da refeição. Pode atélevar as travessas para a mesa e servir porções adequadas aos comensais. Uma coisa que o roba´ não faria seria comer toda a comida antes que vocêe os outros cheguem a  mesa. Felizmente, esse éum “aplicativo” oscomo aplicação em vez de apetite osque não estãona prancheta.

Esta pesquisa foi apoiada pelo Escrita³rio de Pesquisa Naval dos EUA, o Instituto Alan Turing e o Instituto de Pesquisa Honda da Europa.