Publicado em: 12 de março de 2025 / atualização de: 12 de março de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Pesquisador Sepehr Samavi e Prof. Angela Schoellig ao lado de Robots Jack - Imagem: Astrid Eckert, Muenchen
Trabalho pioneiro em robótica: Tum desenvolve robôs à frente
Sistemas autônomos: como aprender robôs para interagir com as pessoas
Em um mundo que se desenvolve rapidamente na direção da automação e da inteligência artificial, os sistemas autônomos são uma parte cada vez mais importante de nossa vida cotidiana. Uma disciplina particularmente emocionante e desafiadora dentro da robótica é o desenvolvimento de sistemas que podem se mover com segurança e eficiência em ambientes dinâmicos preenchidos pelos seres humanos. Não se trata apenas de evitar obstáculos, mas também de entender, prever e reagir o comportamento das pessoas, a fim de garantir uma interação suave e segura.
Exatamente nessa interface de robótica, inteligência artificial e comportamento humano, pesquisadores da renomada Universidade Técnica de Munique (TUM) trabalham alta pressão. Em seu laboratório de sistemas de aprendizagem e robótica, sob a direção da professora Angela Schoellig, você desenvolveu um robô inovador chamado "Jack", que é capaz de navegar com habilidades notáveis e previsão por meio de multidões. O que distingue Jack de muitos outros robôs é sua capacidade de não apenas perceber o ambiente imediato, mas também pensar ativamente em como as pessoas se moverão e como poderiam reagir aos seus próprios movimentos. Este modo de pensar previsível permite que Jack planeje o seu caminho através de salas animadas não apenas reativamente, mas também de forma proativa e inteligente.
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O desafio da navegação em multidões
A navegação em multidões é um enorme desafio para os robôs que vão muito além da simples evasão de obstáculos. Ao contrário dos ambientes estáticos ou previsíveis, as multidões são dinâmicas, imprevisíveis e caracterizadas por interações sociais complexas. Todo mundo em muitos movimentos se move individualmente, mas ao mesmo tempo influencia os movimentos dos outros. Essa interdependência, combinada com a variabilidade natural do comportamento humano, torna extremamente difícil para os robôs se moverem com segurança e eficiência.
Algoritmos de navegação tradicionais para robôs, que geralmente são baseados em regras rígidas e dados simples de sensores, atingem rapidamente seus limites nesses ambientes. Eles geralmente reagem reagem a obstáculos, parando ou se esquivando abruptamente, o que pode levar a engarrafamentos indesejáveis, rotas ineficientes ou até situações perigosas na multidão. Para se mover com sucesso em multidões, os robôs precisam, portanto, precisam de uma forma muito mais progressiva de inteligência, o que lhes permite entender o comportamento humano, prever e envolver ativamente seu planejamento de navegação.
Abordagem inovadora de Jack: pensamento e interação para frente
O robô Jack desenvolvido pelos pesquisadores de Tum dá um passo decisivo além das abordagens tradicionais. Seu núcleo é um algoritmo sofisticado que o permite não apenas perceber os movimentos das pessoas em sua área, mas também prever ativamente e envolver seu próprio planejamento de rota. O professor Schoellig enfatiza a diferença fundamental para os métodos convencionais: “Nosso robô modelou como as pessoas reagirão ao seu movimento para planejar sua própria maneira. Essa é a grande diferença para outras abordagens que normalmente ignoram essa interação.
Essa capacidade de modelar a interação é a chave para o sucesso de Jack. Em vez de apenas considerar as pessoas como obstáculos imprevisíveis, Jack a vê como um ator inteligente cujo comportamento ele às vezes pode prever e até influenciar. Isso permite que ele se mova através de multidões que se assemelham à navegação humana de várias maneiras. Ele não hesita em se mover em lacunas, antecipa os movimentos dos pedestres e adapta sua rota dinamicamente para evitar colisões e, ao mesmo tempo, atingir seu objetivo com eficiência.
Poder de sensor e computação na interação
Para lidar com essa tarefa exigente, Jack está equipado com sensores altamente desenvolvidos e poder de computação. Um elemento central é um sensor lidar (detecção de luz e variação), que envia permanentemente raios de laser para a área e recebe os sinais refletidos. A partir desses dados, o Lidar cria um cartão preciso de 360 graus no ambiente em tempo real, o que não apenas captura objetos estáticos, mas também também a posição e o movimento das pessoas. Assim, o Lidar fornece ao robô uma “imagem” detalhada de seus arredores, que forma a base para suas decisões de navegação.
Além do lidar, Jack tem sensores em suas bicicletas, que medem com precisão seu próprio ritmo e a distância coberta. Essas informações são cruciais para determinar com precisão sua própria posição na área e otimizar a eficiência da navegação. Todos os dados do sensor são processados por um computador poderoso em placas capazes de realizar algoritmos complexos em tempo real. Este computador é o "cérebro" de Jack e responsável pela análise dos dados do sensor, pela previsão dos movimentos humanos e pelo cálculo da rota ideal.
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O algoritmo em detalhes: previsão, planejamento e adaptação
O coração da inteligência de Jack é o algoritmo de navegação desenvolvido pelos pesquisadores do TUM. Esse algoritmo funciona em várias etapas para permitir que Jack garantisse a navegação segura e eficiente em multidões.
1. Percepção e aquisição de dados
Inicialmente, Jack coleta continuamente dados sobre o ambiente com a ajuda de seus sensores. O Lidar fornece informações sobre a posição e o movimento das pessoas, enquanto os sensores da roda fornecem dados sobre o próprio movimento do robô.
2. Previsão de movimentos humanos
Com base nos dados coletados, o algoritmo analisa o padrão de movimento das pessoas na área. Ele tenta prever os caminhos prováveis que as pessoas assumirão nos próximos segundos. Essa previsão é baseada em modelos estatísticos que foram aprendidos com extensos registros de dados do comportamento do movimento humano em multidões.
3. Planejamento de rota
Ao mesmo tempo, o algoritmo planeja a rota ideal para o objetivo do robô. Ele não apenas leva em consideração os movimentos previstos das pessoas, mas também as próprias habilidades e restrições dos robôs, como sua velocidade e manobrabilidade. O objetivo é encontrar uma rota que leve à meta o mais rápido e eficiente possível, sem arriscar colisões com as pessoas.
4. Adaptação dinâmica
Um aspecto central do algoritmo é sua capacidade de se adaptar dinamicamente. Todo o processo de aquisição de dados, previsão e planejamento de rotas é repetido continuamente cerca de dez vezes por segundo. Isso permite que Jack adapte seu caminho para o ambiente em constante mudança em tempo real. Essa alta frequência de adaptação é essencial para navegar em um ambiente dinâmico com muitas pessoas com segurança e eficiência, uma vez que o robô reconhece os caminhos das pessoas ao mesmo tempo e reage à maneira como o pesquisador de tumores Sepehr explica Samavi.
Aprendendo com o comportamento humano: a chave para a navegação humana
Outro aspecto crucial da inteligência de Jack é sua capacidade de aprender com o comportamento humano. Os pesquisadores do TUM não programaram simplesmente Jack com regras e algoritmos rígidos, mas deram a ele a oportunidade de melhorar continuamente através da análise dos dados do comportamento do movimento humano.
O professor Schoellig explica que o modelo matemático no qual o algoritmo de planejamento se baseia foi derivado de movimentos humanos e traduzido em equações. Portanto, o algoritmo não se baseia em suposições abstratas sobre o comportamento humano, mas diretamente em dados reais que documentam os movimentos das multidões. Para permitir isso, os pesquisadores coletaram extensos registros de dados que descrevem o comportamento humano em diferentes situações e ambientes e servem como material de ensino para Jack.
Ao analisar esses dados, Jack aprende a reconhecer, antecipar padrões de movimento típicos das pessoas e envolver suas próprias decisões. Por exemplo, ele descobre que as pessoas geralmente se esquivam quando estão indo para um obstáculo ou que adaptam sua velocidade para evitar uma colisão. Esses achados fluem para o algoritmo e permitem que Jack se comporte de uma maneira que se assemelha ao comportamento intuitivo das pessoas em multidões.
Um exemplo concreto desse processo de aprendizado é o manuseio de Jack de possíveis colisões. Um robô tradicional geralmente parava imediatamente assim que ele reconhece um obstáculo, como uma pessoa, em um curso de colisão. Jack, por outro lado, que aprendeu com o comportamento humano, reage de maneira mais diferente. Ele também calcula que as pessoas geralmente se adaptam e se esquivam para evitar uma colisão. Portanto, ele não para imediatamente, mas continua seu movimento, enquanto observa a reação do homem. Somente se houver sinais de que as pessoas não se esquivarão de Jack planejar em pouco tempo e escolher uma rota alternativa. Esse comportamento é muito mais eficiente e mais humano do que a parada abrupta de um robô tradicional.
Desenvolvimento evolutivo: de reativo muito interativo
O desenvolvimento das habilidades de navegação de Jack foi um processo evolutivo que entrou em três etapas. Cada nível representa o progresso na complexidade e inteligência do algoritmo.
Nível 1: navegação reativa.
Na primeira etapa, Jack apenas reagiu reativamente ao seu ambiente. Ele evitou os obstáculos assim que os percebeu sem prever ou antecipar o comportamento das pessoas. Esse estágio era funcional, mas ineficiente e muitas vezes levava a paradas e desvios abruptos.
Nível 2: navegação preditiva.
No segundo estágio, o algoritmo foi expandido para prever o movimento das pessoas que se aproximam. Isso tornou possível que Jack navegue mais à frente e evite colisões antes de serem iminentes. Esse nível já era um progresso significativo, mas ainda era limitado porque ignorou amplamente a interação entre robôs e humanos.
Nível 3: navegação interativa.
A versão atual do JACK representa o terceiro e mais avançado nível de evolução: navegação interativa. Nesse nível, Jack não é apenas capaz de prever os movimentos das pessoas, mas também para levar em consideração ativamente como as pessoas reagirão aos seus próprios movimentos. Ele é capaz de influenciar o comportamento das pessoas através de seu próprio comportamento e, ao mesmo tempo, evitar colisões. Essa habilidade interativa é o avanço crucial que faz de Jack um sistema de navegação realmente inteligente e humano.
O pesquisador Samavi explica que Jack pode prever os movimentos de outras pessoas, por um lado, e, ao mesmo tempo, é capaz de influenciar suas ações através de seu próprio comportamento, evitando colisões. Essa forma de navegação interativa permite que Jack se mova com segurança, eficiência, socialmente aceitável e intuitivamente através da multidão.
Áreas de aplicação: de robôs de entrega a direção autônoma
A tecnologia inovadora que está em Jack tem um enorme potencial para uma variedade de áreas de aplicação. Embora Jack tenha sido desenvolvido inicialmente como uma plataforma de pesquisa, os pesquisadores de tumores já estão pensando em usos concretos possíveis no mundo real.
Robô de entrega
Um aplicativo próximo são robôs de entrega que podem entregar autonomamente bens e pacotes em ambientes urbanos. Esses robôs devem ser capazes de se mover com segurança e eficiência nas calçadas, nas zonas de pedestres e nos animados centros das cidades. A capacidade de Jack de navegar em multidões é de importância crucial para isso. No futuro, os robôs de entrega autônomos poderiam fazer uma contribuição significativa para a solução de problemas da “última milha” na logística e no alívio do tráfego urbano.
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Cadeiras de rodas
Outra aplicação promissora é a integração da tecnologia em cadeiras de rodas inteligentes. A navegação em ambientes animados pode ser um grande desafio para pessoas com restrições de mobilidade. Uma cadeira de rodas equipada com o algoritmo de navegação Jacks pode melhorar significativamente a independência e a qualidade de vida dessas pessoas. A cadeira de rodas pode evitar automaticamente obstáculos, mover -se com segurança através de multidões e levar o usuário autonomamente para o destino desejado.
Condução autônoma
O professor Schoellig vê a direção autônoma como um campo de aplicação particularmente relevante para a tecnologia de navegação interativa. Ele enfatiza que esses cenários interativos são um desafio central. Em situações complexas de tráfego, por exemplo, ao enfiar as rodovias, ao recorrer a cruzamentos ou ao lidar com pedestres e ciclistas, é essencial não apenas para planejar seu próprio movimento, mas também para prever o comportamento de outros usuários da estrada e incluí -los em seu próprio planejamento. A capacidade da tecnologia de navegação interativa pode, portanto, dar uma contribuição significativa ao desenvolvimento de veículos autônomos seguros e eficientes. Como exemplo, ele leva ao encadeamento em uma rodovia: quando um veículo dirige no medidor de aceleração de uma entrada da rodovia, muitos motoristas vindos de trocas de troca ou frenagem ligeiramente. É precisamente em tais situações que a nova abordagem permite que as reações dos outros usuários da estrada sejam levadas em consideração adequadamente.
Robôs humanóides
Os robôs humanóides podem se beneficiar particularmente dos algoritmos, especialmente em áreas como cuidados, serviços ou produção em que trabalham em estreita colaboração com as pessoas. Para ser usado e eficaz pelos seres humanos, é essencial que eles possam navegar com segurança e intuição em ambientes humanos. No entanto, o professor Schoellig refere -se a um desafio central: enquanto um robô em movimento pode simplesmente parar, se necessário, os robôs humanóides ainda são bastante instáveis e rapidamente perdem o equilíbrio. A melhoria da estabilidade dos robôs Humanid em ambientes dinâmicos representa um importante campo de pesquisa que deve ser desenvolvido ainda mais para tornar todo o potencial da navegação interativa também utilizável para robôs humanóides.
Navegação avançada de robôs: como Jack entende o comportamento humano
A pesquisa de TUM na área de navegação interativa do robô representa um progresso significativo no caminho para sistemas inteligentes e autônomos que podem agir com segurança e eficiência no ambiente humano. O robô Jack mostra impressionantemente que é possível desenvolver máquinas que não apenas percebam o ambiente, mas também entendam o comportamento humano, prevejam e as incluam em suas decisões. Essa capacidade de navegação interativa abre novas oportunidades para uma variedade de aplicações, desde robôs de entrega a cadeiras de rodas inteligentes e direção autônoma.
O desenvolvimento de Jack é apenas o começo. A pesquisa no campo da robótica e da inteligência artificial está progredindo rapidamente, e podemos esperar mais inovações emocionantes nos próximos anos e décadas. A integração dos robôs em nossa vida cotidiana se tornará cada vez mais natural, e os sistemas autônomos desempenharão um papel cada vez mais importante em nossa sociedade. Portanto, é de importância crucial que tornemos o desenvolvimento dessas tecnologias responsáveis e levamos em consideração os aspectos éticos e sociais desde o início. Esta é a única maneira de garantir que robôs e pessoas possam trabalhar juntos para o benefício de todos no futuro.
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