O robô de limpeza de lavatórios pode imitar os movimentos humanos e adaptar o seu conhecimento de forma flexível a diferentes situações

Supõe-se que os robôs façam trabalhos chatos ou desagradáveis ​​para nós. No entanto, tarefas tediosas, como limpar o banheiro, são difíceis de automatizar. Como é possível calcular o movimento de um braço robótico para que ele alcance todas as partes de um lavatório? E se a bacia tiver bordas estranhamente curvas? Quanta força deve ser aplicada em qual ponto?

Seria muito demorado codificar com precisão todas essas coisas em regras fixas e fórmulas matemáticas predefinidas. Uma abordagem diferente foi adotada na TU Wien: um humano mostra várias vezes a um robô o que ele deveria fazer. Uma esponja especialmente preparada é usada para limpar a borda da pia.

Ao observar o ser humano, o robô aprende como funciona a limpeza e pode aplicar esse conhecimento de forma flexível a objetos de formatos diferentes. O trabalho já foi publicado no IROS 2024 em Abu Dhabi.

Limpar, lixar, polir

A limpeza é apenas um tipo de tratamento de superfície. Muitas outras atividades que desempenham um papel essencial na indústria são tecnicamente muito semelhantes – como lixar ou polir superfícies, pintar ou aplicar adesivos.

“Capturar a forma geométrica de um lavatório com câmeras é relativamente simples”, diz o professor Andreas Kugi, do Instituto de Automação e Controle da TU Wien. “Mas esse não é o passo crucial. É muito mais difícil ensinar ao robô: que tipo de movimento é necessário para qual parte da superfície? Quão rápido deve ser o movimento? Qual é o ângulo apropriado? Qual é a quantidade certa de força? ”

As pessoas aprendem essas coisas através da experiência e da imitação. “Numa oficina, alguém pode olhar por cima do ombro do aprendiz e dizer: Você precisa pressionar um pouco mais nessa borda estreita”, diz Christian Hartl-Nesic, chefe do grupo de Robótica Industrial da equipe de Andreas Kugi. “Queríamos encontrar uma maneira de permitir que o robô aprendesse de uma forma muito semelhante”.

A versão demo de uma esponja de limpeza

Uma ferramenta de limpeza especial foi desenvolvida para esse fim. Uma esponja de limpeza equipada com sensores de força e marcadores de rastreamento foi usada por humanos para limpar repetidamente uma pia – mas apenas a borda frontal. “Geramos uma enorme quantidade de dados a partir de algumas demonstrações, que depois são processados ​​para que o robô aprenda o que significa uma limpeza adequada”, explica Christian Hartl-Nesic.

Este processo de aprendizagem é possível graças a uma estratégia inovadora de processamento de dados desenvolvida pela equipe de pesquisa da TU Wien. Ele combina várias técnicas existentes no campo do aprendizado de máquina: os dados de medição são primeiro processados ​​estatisticamente e os resultados são usados ​​para treinar uma rede neural para aprender elementos de movimento predefinidos (os chamados ‘primitivos de movimento’). O braço do robô é então controlado de forma ideal para limpar a superfície.

Este algoritmo de aprendizagem inovador permite ao robô limpar toda a pia ou outros objetos com uma superfície complexa após o treinamento, mesmo que tenha sido mostrado apenas como limpar uma única borda da pia.

“O robô aprende que é preciso segurar a esponja de maneira diferente dependendo do formato da superfície, que é preciso aplicar uma quantidade diferente de força em uma área fortemente curvada e em uma superfície plana”, explica o Ph.D. o aluno Christoph Unger do grupo de Robótica Industrial.

A visão: Todos os robôs de oficina aprendem juntos

A tecnologia apresentada aplica-se a diversos processos, seja lixar madeira em marcenaria, reparar e polir danos na pintura de carrocerias de veículos ou soldar peças de chapa em oficinas metalúrgicas. No futuro, o robô poderá ser colocado numa plataforma móvel para ser usado como um auxiliar útil em qualquer lugar da oficina.

Esses robôs poderiam até compartilhar seus conhecimentos com outros robôs.

“Vamos imaginar que muitas oficinas usam esses robôs de autoaprendizagem para lixar ou pintar superfícies. Então, você poderia deixar os robôs ganharem experiência individualmente com dados locais. Ainda assim, todos os robôs poderiam compartilhar entre si os parâmetros que aprenderam”, diz Andreas Kugi. .

Os dados privados – como a forma específica de uma determinada peça de trabalho – permaneceriam privados, mas princípios básicos essenciais seriam trocados para melhorar ainda mais as capacidades de todos os robôs. Isso é conhecido como “aprendizado federado”.

Numerosos testes na TU Wien comprovaram a flexibilidade do robô para limpeza de pias. A tecnologia também já está causando polêmica internacionalmente.

No IROS 2024 (14 a 18 de outubro de 2024), uma conferência com mais de 3.500 artigos científicos submetidos, o trabalho da TU Wien foi premiado com o Best Application Paper Award e, portanto, eleito uma das principais inovações do ano.