Tradicionalmente, robôs dependem exclusivamente de informações visuais para navegar em seus arredores, o que limita severamente sua eficácia em ambientes complexos e imprevisíveis. Agora, pesquisadores da Universidade Duke criaram uma estrutura revolucionária chamada WildFusion, que muda fundamentalmente a forma como robôs percebem e interagem com o mundo ao seu redor.
O WildFusion equipa um robô quadrúpede com múltiplas capacidades sensoriais que imitam a percepção humana. Além dos tradicionais insumos visuais de câmeras e LiDAR, o sistema incorpora microfones de contato que detectam vibrações a cada passo, sensores táteis que medem a força aplicada e sensores inerciais que monitoram a estabilidade do robô enquanto ele se move por terrenos irregulares.
"O WildFusion abre um novo capítulo na navegação robótica e mapeamento 3D", explica Boyuan Chen, professor assistente da Universidade Duke. "Ele ajuda robôs a operarem com mais confiança em ambientes não estruturados e imprevisíveis, como florestas, zonas de desastre e terrenos off-road."
No centro do WildFusion está um sofisticado modelo de aprendizado profundo baseado em representações neurais implícitas. Diferente dos métodos tradicionais, que tratam ambientes como coleções de pontos discretos, essa abordagem modela superfícies de forma contínua, permitindo que o robô tome decisões intuitivas mesmo quando os dados visuais estão bloqueados ou ambíguos. O sistema efetivamente "preenche as lacunas" quando os dados dos sensores estão incompletos, de forma semelhante ao que ocorre com os humanos.
A tecnologia foi testada com sucesso no Parque Estadual do Rio Eno, na Carolina do Norte, onde o robô navegou com confiança por florestas densas, campos e trilhas de cascalho. Segundo Yanbaihui Liu, principal autor do estudo, "Esses testes em ambientes reais comprovaram a notável capacidade do WildFusion de prever com precisão a possibilidade de travessia, melhorando significativamente a tomada de decisão do robô sobre caminhos seguros em terrenos desafiadores."
A equipe de pesquisa também desenvolveu um método de simulação que permite testar as capacidades do robô sem a necessidade de envolvimento humano direto nas fases iniciais de desenvolvimento, tornando o processo de pesquisa mais rápido e escalável. Essa abordagem representa um avanço significativo na metodologia de testes em robótica.
Com seu design modular, o WildFusion possui vastas aplicações potenciais além de trilhas em florestas, incluindo resposta a desastres, inspeção de infraestrutura remota e exploração autônoma. A tecnologia, apoiada pela DARPA e pelo Laboratório de Pesquisa do Exército dos EUA, será apresentada na Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA 2025), em Atlanta, neste mês de maio.