Uma equipa de investigadores liderada por Boyuan Chen, da Universidade de Duke, criou uma estrutura revolucionária chamada WildFusion, que confere aos robôs capacidades de perceção semelhantes às humanas para navegar em ambientes exteriores difíceis.
Ao contrário dos robôs convencionais, que dependem apenas de dados visuais de câmaras ou LiDAR, o WildFusion equipa um robô quadrúpede com sentidos adicionais de tato e vibração. Esta abordagem multissensorial permite ao robô construir mapas ambientais mais ricos e tomar melhores decisões sobre caminhos seguros em terrenos desafiantes.
“O WildFusion abre um novo capítulo na navegação robótica e na cartografia 3D”, afirmou Boyuan Chen, Professor Assistente na Universidade de Duke. “Ajuda os robôs a operar com maior confiança em ambientes não estruturados e imprevisíveis, como florestas, zonas de desastre e terrenos fora de estrada.”
O sistema funciona integrando dados de vários sensores. Microfones de contacto registam as vibrações de cada passo, distinguindo superfícies como folhas secas ou lama mole. Sensores táteis medem a pressão das patas para detetar estabilidade, enquanto sensores inerciais monitorizam o equilíbrio do robô. Toda esta informação é processada por codificadores neuronais especializados e fundida num modelo ambiental abrangente.
No centro do WildFusion está uma arquitetura de aprendizagem profunda que representa o ambiente como um campo matemático contínuo, em vez de pontos desconexos. Isto permite ao robô “preencher as lacunas” quando os dados dos sensores são incompletos, de forma semelhante à intuição humana ao navegar com informação parcial.
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. “Estes testes em cenários reais provaram a notável capacidade do WildFusion para prever com precisão a transitabilidade,” destacou Yanbaihui Liu, o principal autor estudante.
No futuro, a equipa planeia incorporar sensores adicionais, como detetores térmicos e de humidade, para aumentar ainda mais a perceção ambiental do robô. Com um design modular, o WildFusion tem um vasto potencial de aplicações para além dos trilhos florestais, incluindo resposta a desastres, monitorização ambiental, agricultura e inspeção de infraestruturas remotas.