O cachorro Aibo da Sony poderá caminhar em breve e realizar rotinas de dança elaboradas

Aibo, o filhote de robô de aparência fofa desenvolvida pela Sony, foi projetada para ser um companheiro de família. O robô já pode imitar muitos dos movimentos e comportamentos de cães reais, como caminhar com quatro pernas, responder quando é chamado por seu nome, reagindo a brinquedos, realizando truques e respondendo a abraços.

Pesquisadores da ETH Zurich e da Sony Group Corporation desenvolveram recentemente modelos baseados em aprendizado de reforço (RL) que poderiam expandir ainda mais as capacidades do robô da AIBO. Esses modelos, descritos em dois artigos diferentes pré-publicados em arxivdestinam -se especificamente a permitir que o robô andasse em silêncio e execute rotinas de dança expressivas, respectivamente.

“Os usuários da AIBO, o robô desenvolvido pela Sony, destacaram o barulho dos passos do robô enquanto andam em sua casa”, disse Ryo Watanabe, primeiro autor dos estudos, ao Tech Xplore.

“Assim, projetamos recentemente uma abordagem RL baseada em sim-real para minimizar a velocidade de contato do pé no simulador de física para obter uma caminhada silenciosa”.

Para reduzir o barulho que o filhote de AIBO faz durante a caminhada, Watanabe e seus colegas desenvolveram uma nova abordagem baseada no RL. Seu método foi treinado para amortecer e endurecer ativamente cada uma das articulações do robô, alavancando os dados coletados pelos sensores sob suas patas e aplicando gradualmente as penalidades em movimentos rápidos que produzem ruído.

Os pesquisadores aplicaram sua abordagem ao AIBO e avaliaram seu desempenho em experimentos do mundo real. Eles também compararam o ruído que o robô fez ao empregar seu método com o ruído que fez quando sua locomoção foi guiada por outros métodos baseados em RL da linha de base e os controladores atualmente usados ​​pela Sony.

“Descobrimos que nosso controlador de locomoção diminui significativamente o ruído produzido pelo robô enquanto caminha, tornando -o significativamente mais silencioso do que os controladores comerciais da Sony e de outros controladores de RL convencionais”, disse Watanabe.

Além de equipar o AIBO com a capacidade de caminhar mais silenciosamente em torno de ambientes domésticos, os pesquisadores decidiram aprimorar suas habilidades de entretenimento. Especificamente, eles criaram um modelo chamado Deep Fourier Mimic (DFM), que combina representação de movimento com RL para produzir rotinas de dança mais expressivas.

“Criar diversos movimentos artísticos para robôs de entretenimento é demorado para os designers e normalmente restrito à reprodução simples de movimento”, explicou Watanabe. “Por outro lado, o DFM permite que os robôs de entretenimento imitem um movimento artístico o máximo possível ao adicionar uma tarefa adicional, como a locomoção”.

Watanabe e seus colegas mostraram que a nova política de dança que eles criaram resultou em movimentos mais suaves e naturais. Além disso, permitiu que o robô AIBO interaja com os usuários de novas maneiras, dançando com eles e imitando seus movimentos.

“A política de dança que desenvolvemos não apenas rastreia movimentos de referência, mas também transições entre diferentes modos de movimento naturalmente”, disse Watanabe.

As novas abordagens baseadas em RF projetadas por essa equipe de pesquisadores podem ser aplicadas ao AIBO, tornando-o mais silencioso e melhorando ainda mais sua capacidade de entreter os usuários. Além disso, eles poderiam ser aplicados a outros robôs domésticos ou a sistemas robóticos projetados para entreter hóspedes em parques temáticos em todo o mundo.

No futuro, Watanabe e seus colegas esperam superar algumas das limitações que observaram ao testar os modelos em experimentos do mundo real.

“Observamos uma troca entre tranquilidade e robustez durante a caminhada”, acrescentou Watanabe.

“Assim, agora buscamos desenvolver um método para aprender uma política de caminhada silenciosa e robusta, aproveitando as informações da percepção. O método de dança expressiva, por outro lado, exibiu uma vantagem para movimentos periódicos, como dança e locomoção, mas não para movimentos não periódicos, como agarrar, chutar e levantar, que atualmente precisam ser segmentados separadamente”.

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