Tradicionalmente, os robôs dependiam apenas de informação visual para navegar nos seus ambientes, o que limitava severamente a sua eficácia em contextos complexos e imprevisíveis. Agora, investigadores da Universidade de Duke criaram uma estrutura revolucionária chamada WildFusion, que muda fundamentalmente a forma como os robôs percebem e interagem com o mundo ao seu redor.
O WildFusion equipa um robô quadrúpede com múltiplas capacidades sensoriais que imitam a perceção humana. Para além das entradas visuais padrão provenientes de câmaras e LiDAR, o sistema integra microfones de contacto que detetam vibrações de cada passo, sensores tácteis que medem a força aplicada e sensores inerciais que acompanham a estabilidade do robô enquanto se desloca em terrenos irregulares.
"O WildFusion abre um novo capítulo na navegação robótica e na cartografia 3D", explica Boyuan Chen, Professor Assistente na Universidade de Duke. "Ajuda os robôs a operar com mais confiança em ambientes não estruturados e imprevisíveis, como florestas, zonas de catástrofe e terrenos fora de estrada."
No centro do WildFusion está um sofisticado modelo de aprendizagem profunda baseado em representações neurais implícitas. Ao contrário dos métodos tradicionais, que tratam os ambientes como coleções de pontos discretos, esta abordagem modela as superfícies de forma contínua, permitindo ao robô tomar decisões intuitivas mesmo quando os dados visuais estão bloqueados ou são ambíguos. O sistema consegue, de forma eficaz, "preencher as lacunas" quando os dados dos sensores estão incompletos, tal como fazem 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, pradarias e caminhos de gravilha. Segundo Yanbaihui Liu, autor principal do estudo, "estes testes em ambientes reais provaram a notável capacidade do WildFusion para prever com precisão a transitabilidade, melhorando significativamente a tomada de decisões do robô sobre caminhos seguros em terrenos desafiantes."
A equipa de investigação desenvolveu ainda um método de simulação que lhes permite testar as capacidades do robô sem intervenção humana direta nas fases iniciais de desenvolvimento, tornando o processo de investigação mais rápido e escalável. Esta abordagem representa um avanço significativo na metodologia de testes em robótica.
Com um design modular, o WildFusion tem vastas aplicações potenciais para além dos trilhos florestais, incluindo resposta a catástrofes, inspeção de infraestruturas remotas e exploração autónoma. A tecnologia, apoiada pela DARPA e pelo Laboratório de Investigação do Exército dos EUA, será apresentada na Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA 2025), em Atlanta, este mês de maio.