Publicado originalmente por IEEE Spectrum
Curso canino estimula avanços na locomoção de robôs com pernas
Inspirado por cursos de agilidade canina, uma equipe de cientistas do Google DeepMind desenvolveu um curso de agilidade robótica chamado Barkour para testar as habilidades de robôs de quatro patas.
Desde a década de 1970, os cães foram treinados para saltar agilmente através de aros, escalar inclinações e se mover entre postes para demonstrar agilidade. Para levar para casa as fitas nessas competições, os cães devem ter não apenas velocidade, mas também reflexos aguçados e atenção aos detalhes. Esses cursos também estabelecem uma referência de como a agilidade deve ser medida entre as raças, algo que Atil Iscen – um cientista do Google DeepMind em Denver – diz que falta no mundo dos robôs de quatro patas.
Apesar dos grandes desenvolvimentos na última década, incluindo robôs como o Mini Cheetah do MIT e o Spot da Boston Dynamics, que mostraram como os movimentos de robôs semelhantes a animais podem ser, a falta de tarefas padronizadas para esses tipos de robôs tornou difícil comparar seu progresso, diz Iscen.
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“Ao contrário dos benchmarks anteriores desenvolvidos para robôs com pernas, Barkour contém um conjunto diversificado de obstáculos que requer uma combinação de diferentes tipos de comportamentos, como caminhar, escalar e pular com precisão”, diz Iscen. “Além disso, nossa métrica baseada em tempo para recompensar o comportamento mais rápido incentiva os pesquisadores a ultrapassar os limites da velocidade, mantendo os requisitos de precisão e diversidade de movimento”…
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