Beijing (Xinhua) — Pesquisadores chineses fizeram progresso no aprendizado cognitivo ambiental e na navegação autônoma de robôs com pernas, permitindo a eles reconhecer terrenos com base na previsão tátil e visual.
Cientistas do Instituto de Tecnologia de Harbin simularam o comportamento de animais e propuseram uma estrutura de aprendizado não supervisionado para robôs com pernas aprenderem as características físicas dos terrenos.
O esquema proposto permite que os robôs interajam com o ambiente e ajustem sua cognição em tempo real, e assim os dota de capacidade de adaptação.
Em termos de representação do solo, a equipe de pesquisa usou parâmetros táteis do modelo de contato pé-ao-solo, permitindo que o robô conhecesse o grau de maciez e atrito através de “tocar” o solo.
A equipe de pesquisadores também propôs um método de extração não supervisionada de características visuais, permitindo que o robô comparasse automaticamente diferentes texturas do terreno sem a participação humana.
Experimentos internos e externos em um robô hexápode foram realizados para mostrar que o robô pode extrair características táteis e visuais de terrenos para criar redes cognitivas de forma independente.
Os pesquisadores publicaram suas descobertas na revista National Science Review.