Publicado em: 8 de maio de 2025 / atualização de: 9 de maio de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Robótica tátil: robô com senso de toque: a nova geração de vulcan e co-pesquisa sobre o reconhecimento de objetos hápticos: xpert.digital
Sistema MIT para reconhecimento de objetos sem sensores especiais e o Vulcan Robot da Amazon
Percepção háptica para máquinas: novos padrões em reconhecimento de objetos
Na área da robótica, o desenvolvimento de sensores táteis e sistemas de identificação marca um progresso decisivo que, pela primeira vez, permite que as máquinas não apenas vejam seus arredores, mas também para "sentir". Esse desenvolvimento é exemplificado pelo novo Vulcan Robot da Amazon e pelo inovador sistema de detecção de objetos da MIL. Ambas as tecnologias expandem significativamente os possíveis usos dos robôs e permitem que as tarefas que foram gerenciadas anteriormente exclusivamente por pessoas com sua percepção háptica natural.
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O Vulcan Robot da Amazon: um avanço na área do identificador de robô tátil
Fundações funcionais e tecnológicas
O robô Vulcan desenvolvido pela Amazon representa um progresso tecnológico significativo no campo da inteligência artificial física. A Amazon descreve o desenvolvimento em si como um "avanço na robótica e na IA física". O sistema consiste em dois componentes principais: "Stow" para armazenar e "escolher" para remover objetos. Sua excelente qualidade é a capacidade de perceber seus arredores táteis.
A base tecnológica para as habilidades táteis dos vulcanos formam sensores especiais de torque de poder que parecem um disco de hóquei e permitem que o robô "sinta" o poder com o qual ele pode pegar um objeto sem danificá-lo. Adam Parness, diretor da Robotics AI na Amazon, enfatiza a singularidade dessa abordagem: “Vulcan não é nosso primeiro robô que pode mover objetos. Mas com seu senso de toque - para entender sua capacidade de entender quando e como ele entra em contato com um objeto - ele abre novas possibilidades para otimizar processos de trabalho e instalações”.
Para classificar objetos nas prateleiras, o Vulcan usa uma ferramenta semelhante a uma régua colada a um cabelo liso de cabelo. Com esse "governante", ele empurra outros objetos para abrir espaço para novos artigos. Os braços segurantes adaptam sua espessura da alça, dependendo do tamanho e da forma do objeto, enquanto as correias transportadoras integradas empurram o objeto para o contêiner. Para obter objetos, o Vulcan usa uma pinça de sucção em combinação com um sistema de câmera.
Áreas atuais de aplicação e desempenho
O Vulcan Robot está atualmente sendo testado em dois centros de logística da Amazon: em Winsen, perto de Hamburgo (Alemanha) e em Spokane, Washington (EUA). Em Washington, seis robôs Stow-Vulcano estão ativos, que já armazenaram com sucesso meio milhão de artigos. Dois vulcanos de picareta trabalham em Winsen, que já lidaram com 50.000 pedidos.
O desempenho do sistema é notável: atualmente a Vulcan pode lidar com cerca de 75 % dos milhões de produtos que a Amazon oferece. O menor tamanho de objeto que o robô pode manipular corresponde a um batom ou um bastão USB. Particularmente impressionante é a capacidade do robô de identificar os objetos em tempo real, já que é "impossível para ele memorizar todas as especificidades dos itens", como explica Parness.
Planos futuros e integração na cadeia de logística
A Amazon planeja aumentar significativamente o número de robôs Vulcan nos próximos anos. Este ano, o número de vulcanos em Winsen deve ser aumentado para 60 e em Washington para 50 peças. A longo prazo, está planejado usar os robôs em centros de logística na Europa e nos EUA.
Um aspecto importante da estratégia da Amazon é a coexistência do homem e da máquina. O "Plano Diretor" da empresa prevê que pessoas e máquinas estejam trabalhando lado a lado em paralelo. Acima de tudo, os robôs devem assumir os produtos na prateleira que o homem não atinge sem uma escada ou para quem ele teria que dobrar demais. Isso deve levar a uma maior eficiência geral e, ao mesmo tempo, reduzir a carga de trabalho para os funcionários humanos.
O sistema MIT para reconhecimento de objetos através do manuseio: "sensação" inteligente sem sensores especiais
Abordagem inovadora para o reconhecimento de objetos
Paralelamente ao Vulcan da Amazon, os pesquisadores do MIT, da Amazon Robotics e da Universidade da Colúmbia Britânica, desenvolveram um sistema que segue uma abordagem diferente para dar robôs habilidades hápticas. Essa tecnologia permite que os robôs reconheçam propriedades de um objeto, como peso, suavidade ou conteúdo, simplesmente pegando -o e agitando -o facilmente - como as pessoas ao lidar com objetos desconhecidos.
O especial dessa abordagem é que não são necessários sensores táteis especiais. Em vez disso, o sistema usa o código articular já existente na maioria dos robôs - sensores que capturam a posição de rotação e a velocidade das juntas durante o movimento. Peter Yichen Chen, um MIT Postdoc e principal autor do trabalho de pesquisa, explica a visão por trás do projeto: “Meu sonho seria enviar robôs para o mundo para que eles tocem e movam as coisas e descubram independentemente as propriedades do que interagem”.
Modelos de funcionamento e simulação técnicos
O núcleo do sistema MIT consiste em dois modelos de simulação: um que simula o robô e seu movimento e um que reproduz a dinâmica do objeto. Chao Liu, outro MIT-Postdoc, enfatiza a importância desses gêmeos digitais: "Uma réplica digital exata do mundo real é realmente importante para o sucesso do nosso método".
O sistema usa uma tecnologia chamada “simulação diferente e diferenciável”, que permite que o algoritmo preveja como pequenas mudanças nas propriedades de um objeto, como massa ou suavidade, influenciam a posição final das juntas do robô. Assim que a simulação corresponde aos movimentos reais do robô, o sistema identificou as propriedades corretas do objeto.
Uma vantagem decisiva desse método é sua eficiência: o algoritmo pode realizar os cálculos em segundos e requer apenas uma trajetória de movimento real do robô para funcionar. Isso torna o sistema particularmente barato e prático para aplicações reais.
Potencial de aplicação e vantagens
A tecnologia desenvolvida pode ser particularmente útil em aplicações nas quais as câmeras são menos eficazes, como ao classificar objetos em um porão escuro ou quando a sala de ruínas em um edifício parcialmente desabada após um terremoto.
Como o algoritmo não precisa de um conjunto de dados extenso para treinamento, como alguns métodos que dependem da visão computacional ou dos sensores externos, é menos suscetível a erros se for confrontado com ambientes desconhecidos ou novos objetos. Isso torna o sistema particularmente robusto e versátil.
O cenário de pesquisa mais amplo para sensores táteis em robótica
Desafios básicos e soluções atuais
O desenvolvimento de robôs com senso de toque apresenta pesquisas com desafios fundamentais. Embora o sistema tátil humano seja extremamente complexo e sutil, os sistemas artificiais precisam reproduzir isso com meios tecnológicos. Ken Goldberg, um robótico da Universidade da Califórnia, Berkeley, enfatiza a complexidade dessa tarefa: “O senso de toque humano é incrivelmente sutil e complexo, com uma extensa área dinâmica. Enquanto os robôs estão progredindo rapidamente, ficaria surpreso ao ver sensores táteis em um nível humano nos próximos cinco anos.
Apesar desses desafios, há um grande progresso na pesquisa. O Fraunhofer IFF, por exemplo, desenvolve sistemas de sensores táteis que permitem a compreensão reativa de acordo com o modelo da mão humana e são ideais para lidar com a laje frágil ou flexível. Os dados do sensor são usados para adaptar o reconhecimento de garra, componente e local, bem como para o monitoramento de processos.
Projetos de pesquisa inovadores no campo da robótica tátil
Além dos desenvolvimentos da Amazon e do MIT, existem outros projetos de pesquisa importantes no campo dos sensores táteis de robôs:
O Instituto Max Planck for Intelligent Systems desenvolveu um sensor háptico chamado Insight, que percebe o toque com alta sensibilidade. Georg Martius, líder do grupo de pesquisa do Instituto, enfatiza o desempenho do sensor: “Nosso sensor mostra um excelente desempenho graças ao design mecânico inovador do shell, o sistema de imagens de alfaiate -aquisição automática de dados e graças aos mais recentes métodos de aprendizado profundo". O sensor é tão sensível que pode até sentir sua própria orientação em relação à gravidade.
Outro projeto interessante é o DensepehysNet, um sistema que executa ativamente uma sequência de interações dinâmicas (por exemplo, deslizar e colidir) e usa um modelo preditivo profundo sobre suas observações visuais para aprender densidade, representações pixelizadas que refletem as propriedades físicas observadas. Os experimentos em simulação e ambientes reais mostram que as representações aprendidas contêm informações físicas ricas e podem ser usadas diretamente para a decodificação de propriedades físicas de objetos, como atrito e massa.
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Perspectivas futuras para sistemas táteis de robôs
Integração de sistemas de sensores multimodais
O futuro da robótica tátil está na integração de várias modalidades sensoriais. Pesquisadores do trabalho já para ensinar inteligência artificial, para combinar sentidos como ver e tocar. Ao entender como essas diferentes modalidades sensoriais funcionam juntas, os robôs podem desenvolver uma compreensão mais holística de seus arredores.
A equipe do MIT já está planejando combinar seu método de reconhecimento de objetos com a visão computacional, a fim de criar sensores multimodais que são ainda mais eficientes. "Este trabalho não tenta substituir a visão computacional. Ambos os métodos têm suas vantagens e desvantagens. Mas aqui mostramos que já podemos descobrir algumas dessas propriedades sem uma câmera", explica Chen.
Áreas de aplicação estendidas e desenvolvimentos futuros
Os pesquisadores da equipe do MIT também desejam pesquisar aplicativos com sistemas de robôs mais complexos, como robôs suaves e objetos mais complexos, incluindo fluidos slosh ou meios granulares, como areia. A longo prazo, você espera usar essa tecnologia para melhorar o aprendizado de robôs para permitir que futuros robôs desenvolvam rapidamente novas habilidades de manipulação e se adaptem às mudanças em seu ambiente.
A Amazon planeja desenvolver ainda mais a tecnologia Vulcan nos próximos anos e usá -la em uma escala maior. A integração do Vulcan com os 750.000 robôs móveis da empresa indica um conceito abrangente de automação que poderia mudar fundamentalmente o setor de logística.
Aprendizagem tátil: quando os sensores dão robôs tatos
O desenvolvimento de robôs com senso de toque, exemplificado pelo vulcan da Amazon e pelo sistema de reconhecimento de objetos, marca um ponto de virada decisivo na robótica. Essas tecnologias permitem que os robôs assumam tarefas que foram reservadas anteriormente para as pessoas porque exigem uma sensibilidade e entendimento tátil.
As diferentes abordagens-AMazon focam nos sensores especializados e no co-conceito de usar sensores existentes para conclusões hápticas-apresentam a diversidade das direções da pesquisa nessa área. Ambas as abordagens têm seus pontos fortes e áreas de aplicação específicos.
Com a integração progressiva de habilidades táticas nos sistemas de robôs, novas oportunidades de automação de tarefas complexas em logística, produção, saúde e muitas outras áreas se abrem. A capacidade dos robôs não apenas de ver seus arredores, mas também de "sentir", nos aproxima um passo significativo de um futuro no qual robôs e pessoas podem trabalhar juntos ainda mais perto e mais intuitivos.
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