MIT cria algoritmo que ajuda robôs a navegarem entre obstáculos móveis

Algoritmo inclui a informação do horário como quarta dimensão ao mapear objetos em movimento na rota de robôs

Uma coisa é evitar que robôs batam em obstáculos fixos como paredes ou móveis, mas prevenir colisões com outros objetos em movimento é um desafio muito maior. Mas um novo algoritmo do MIT deve resolver esta equação.

Nessa quinta-feira (24), pesquisadores do instituto anunciaram um algoritmo que ajuda robôs a evitarem constrangedores embates com objetos que se movem, incluindo outros robôs.

Planejar algoritmos para equipes de robôs pode ser centralizado, onde cada computador toma decisões para a equipe inteira ou descentralizado, onde cada robô faz suas próprias decisões. A última abordagem é muito melhor em termo de incorporar observações de localizações, mas também é muito mais desafiante, desde que cada robô essencialmente precisa adivinhar o que outros estão fazendo.

O novo algoritmo do MIT assume uma abordagem descentralizada e fatores que não apenas obstáculos fixos como aqueles que estão sob movimento. Cada robô usa suas próprias observações para medir uma região livre de obstáculos em seu contexto imediato. Depois, ele passa tal mapa para seus vizinhos mais próximos. Quando um robô recebe um mapa de um vizinho, ele calcula a intersecção do mapa com o seu próprio e, na sequência, o passa para seus pares.

Uma vez que cada robô se comunica apenas com seus vizinhos mais próximos, a taxa de banda exigida para comunicação é reduzida significativamente, particularmente quando há muitos robôs. E cada robô acaba com um mapa que reflete todos os obstáculos detectados pela equipe inteira.

O algoritmo leva em consideração obstáculos em movimento ao incluir o horário como uma quarta dimensão no mapeamento. Com essa dimensão inclusa, ele descreve como um mapa tridimensional deveria mudar para acomodar a mudança da localização do obstáculo em um intervalo de segundos.

Em simulações com drones, o algoritmo obteve o mesmo plano de voo que uma versão centralizada, mas permitiu pequenas variações a medida que eram exigidas.

“É um resultado realmente excitante, por que combina muitos objetivos desafiadores”, disse Daniela Rus, professora no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciências da Computação do MIT e diretora do Laboratório de Ciências da Computação e Inteligência Artificial.

“O grupo de robôs tem um objetivo local, que é se manter em formação e um objetivo global, que é onde eles querem ir ou a trajetória da qual precisam seguir”, explicou Daniela. “Você permite que eles operem em um mundo com obstáculos estáticos, mas também obstáculos inesperadamente dinâmicos e você tem uma garantia de que eles manterão seus objetivos locais e globais.

Cada robô atualiza seu mapa diversas vezes por segundo, calculando a trajetória que maximizará tanto os objetivos locais e globais.

Para similar ambientes onde humanos e robôs trabalham juntos, os pesquisadores também estão testando uma versão de seu algoritmo em robôs equipados com rodas cujo objetivo é transportar coletivamente um objeto ao longo de uma sala onde humanos também estão se movimentando.

Os pesquisadores apresentarão seu algoritmo no próximo mês durante a Conferência Internacional em Robótica e Automação que acontece em maio em Estocolmo, Suécia.