Roboții s-au bazat tradițional doar pe informații vizuale pentru a naviga în mediul înconjurător, ceea ce le-a limitat sever eficiența în medii complexe și imprevizibile. Acum, cercetătorii de la Universitatea Duke au creat un cadru revoluționar numit WildFusion, care schimbă fundamental modul în care roboții percep și interacționează cu lumea din jur.
WildFusion echipează un robot patruped cu multiple capacități senzoriale ce imită percepția umană. Dincolo de intrările vizuale standard de la camere și LiDAR, sistemul integrează microfoane de contact care detectează vibrațiile fiecărui pas, senzori tactili care măsoară forța aplicată și senzori inerțiali care monitorizează stabilitatea robotului pe măsură ce traversează terenuri denivelate.
„WildFusion deschide un nou capitol în navigația robotică și cartografierea 3D”, explică Boyuan Chen, profesor asistent la Universitatea Duke. „Ajută roboții să opereze cu mai multă încredere în medii neorganizate și imprevizibile, precum păduri, zone dezastru sau terenuri accidentate.”
La baza WildFusion se află un model sofisticat de învățare profundă bazat pe reprezentări neurale implicite. Spre deosebire de metodele tradiționale care tratează mediile ca pe o colecție de puncte discrete, această abordare modelează suprafețele în mod continuu, permițând robotului să ia decizii intuitive chiar și atunci când datele vizuale sunt blocate sau ambigue. Sistemul „completează golurile” atunci când datele de la senzori sunt incomplete, similar modului în care procedează oamenii.
Tehnologia a fost testată cu succes în Parcul de Stat Eno River din Carolina de Nord, unde robotul a navigat cu încredere prin păduri dese, pajiști și poteci cu pietriș. Potrivit autorului principal, studentul Yanbaihui Liu, „aceste teste în condiții reale au demonstrat capacitatea remarcabilă a WildFusion de a prezice cu acuratețe traversabilitatea, îmbunătățind semnificativ deciziile robotului privind traseele sigure prin terenuri dificile.”
Echipa de cercetare a dezvoltat și o metodă de simulare care permite testarea capacităților robotului fără implicare umană directă în fazele incipiente de dezvoltare, accelerând și scalând procesul de cercetare. Această abordare reprezintă un progres semnificativ în metodologia de testare robotică.
Datorită designului modular, WildFusion are aplicații vaste dincolo de traseele forestiere, incluzând răspunsul la dezastre, inspecția infrastructurii izolate și explorarea autonomă. Tehnologia, susținută de DARPA și Army Research Laboratory, va fi prezentată la Conferința Internațională IEEE privind Robotică și Automatizare (ICRA 2025), care va avea loc în Atlanta în luna mai.