Tecnologia Científica

Robôs vestem humanos sem a imagem completa
Pesquisadores do MIT projetam um robô que tem um truque ou dois na manga.
Por Steve Nadis - 09/04/2022


O robô visto aqui não pode ver o braço humano durante todo o processo de curativo, mas consegue colocar uma manga de jaqueta com sucesso no braço. Créditos: Foto cortesia do MIT CSAIL.

Os robôs já são adeptos de certas coisas, como levantar objetos muito pesados ​​ou complicados para as pessoas gerenciarem. Outra aplicação para a qual eles são adequados é a montagem precisa de itens como relógios que têm um grande número de peças minúsculas – algumas tão pequenas que mal podem ser vistas a olho nu.

“Muito mais difíceis são as tarefas que exigem consciência situacional, envolvendo adaptações quase instantâneas às mudanças nas circunstâncias do ambiente”, explica Theodoros Stouraitis, cientista visitante do Grupo de Robótica Interativa do Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL) do MIT.

“As coisas se tornam ainda mais complicadas quando um robô precisa interagir com um humano e trabalhar em conjunto para concluir uma tarefa com segurança e sucesso”, acrescenta Shen Li, candidato a doutorado no Departamento de Aeronáutica e Astronáutica do MIT.

Li e Stouraitis - juntamente com Michael Gienger do Honda Research Institute Europe, o professor Sethu Vijayakumar da Universidade de Edimburgo e a professora Julie A. Shah do MIT, que dirige o Interactive Robotics Group - selecionaram um problema que oferece, literalmente, uma série de desafios: projetar um robô que possa ajudar as pessoas a se vestirem. No ano passado, Li e Shah e dois outros pesquisadores do MIT completaram um projeto envolvendo curativo assistido por robô sem mangas. Em um novo trabalho, descrito em um artigo que aparece em uma edição de abril de 2022 da IEEE Robotics and Automation, Li, Stouraitis, Gienger, Vijayakumar e Shah explicam o progresso que fizeram em um problema mais exigente - curativo assistido por robô com roupas de  manga .

A grande diferença neste último caso se deve à “oclusão visual”, diz Li. “O robô não pode ver o braço humano durante todo o processo de curativo.” Em particular, nem sempre pode ver o cotovelo ou determinar sua posição ou orientação precisa. Isso, por sua vez, afeta a quantidade de força que o robô precisa aplicar para puxar a peça de roupa – como uma camisa de manga comprida – da mão para o ombro.

Para lidar com a questão da visão obstruída, a equipe desenvolveu um “algoritmo de estimativa de estado” que permite que eles façam suposições razoavelmente precisas sobre onde, a qualquer momento, o cotovelo está e como o braço está inclinado – se é estendido para fora ou dobrado no cotovelo, apontando para cima, para baixo ou para os lados - mesmo quando está completamente obscurecido pela roupa. Em cada instância de tempo, o algoritmo usa a medida do robô da força aplicada ao tecido como entrada e, em seguida, estima a posição do cotovelo – não exatamente, mas colocando-o dentro de uma caixa ou volume que engloba todas as posições possíveis. 

Esse conhecimento, por sua vez, diz ao robô como se mover, diz Sturaitis. “Se o braço estiver reto, o robô seguirá uma linha reta; se o braço estiver dobrado, o robô terá que se curvar ao redor do cotovelo.” Obter uma imagem confiável é importante, acrescenta. “Se a estimativa do cotovelo estiver errada, o robô pode decidir sobre um movimento que criaria uma força excessiva e insegura.” 

O algoritmo inclui um modelo dinâmico que prevê como o braço se moverá no futuro, e cada previsão é corrigida por uma medição da força que está sendo exercida no tecido em um determinado momento. Enquanto outros pesquisadores fizeram previsões de estimativas de estado desse tipo, o que distingue esse novo trabalho é que os pesquisadores do MIT e seus parceiros podem definir um limite superior claro para a incerteza e garantir que o cotovelo esteja em algum lugar dentro de uma caixa prescrita.   

O modelo para prever os movimentos do braço e a posição do cotovelo e o modelo para medir a força aplicada pelo robô incorporam técnicas de aprendizado de máquina. Os dados usados ​​para treinar os sistemas de aprendizado de máquina foram obtidos de pessoas vestindo trajes “Xsens” com sensores embutidos que rastreiam e registram com precisão os movimentos do corpo. Depois que o robô foi treinado, ele foi capaz de inferir a pose do cotovelo ao colocar uma jaqueta em um sujeito humano, um homem que moveu o braço de várias maneiras durante o procedimento - às vezes em resposta ao puxão do robô na jaqueta e às vezes se envolvendo em movimentos aleatórios de sua própria vontade.

Este trabalho foi estritamente focado na estimativa - determinar a localização do cotovelo e do braço com a maior precisão possível - mas a equipe de Shah já passou para a próxima fase: desenvolver um robô que possa ajustar continuamente seus movimentos em resposta a mudanças no orientação do braço e cotovelo. 

No futuro, eles planejam abordar a questão da “personalização” – desenvolver um robô que possa explicar as maneiras idiossincráticas pelas quais diferentes pessoas se movem. Na mesma linha, eles imaginam robôs versáteis o suficiente para trabalhar com uma gama diversificada de materiais de tecido, cada um dos quais pode responder de maneira um pouco diferente ao puxar.

Embora os pesquisadores deste grupo estejam definitivamente interessados ​​em curativos assistidos por robô, eles reconhecem o potencial da tecnologia para uma utilidade muito mais ampla. “Nós não especializamos esse algoritmo de forma alguma para fazê-lo funcionar apenas para vestir robôs”, observa Li. “Nosso algoritmo resolve o problema geral de estimativa de estado e, portanto, pode se prestar a muitas aplicações possíveis. A chave para tudo isso é ter a capacidade de adivinhar ou antecipar o estado não observável”. Tal algoritmo poderia, por exemplo, guiar um robô a reconhecer as intenções de seu parceiro humano enquanto trabalha colaborativamente para mover blocos de maneira ordenada ou arrumar uma mesa de jantar. 

Aqui está um cenário concebível para um futuro não muito distante: um robô pode colocar a mesa para o jantar e talvez até limpar os blocos que seu filho deixou no chão da sala de jantar, empilhando-os ordenadamente no canto da sala. Isso pode ajudá-lo a vestir seu smoking para ficar mais apresentável antes da refeição. Pode até levar as travessas para a mesa e servir porções adequadas aos comensais. Uma coisa que o robô não faria seria comer toda a comida antes que você e os outros cheguem à mesa. Felizmente, esse é um “aplicativo” – como aplicação em vez de apetite – que não está na prancheta.

Esta pesquisa foi apoiada pelo Escritório de Pesquisa Naval dos EUA, o Instituto Alan Turing e o Instituto de Pesquisa Honda da Europa.

 

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