Vale ressaltar que os recursos de informações fornecidas por nossos sentidos que permitem ao cérebro navegar pelo mundo ao nosso redor. É importante criar um conceito de toque, cheiro, audição e equilíbrio, e é importante criar um aluguel confortável no fim de semana tão fácil quanto parece um ambiente fácil.
Uma compreensão inerente à sobrecarga do dossel nos ajuda a determinar onde nosso caminho nos leva. O estalo acentuado dos galhos ou a almofada suave do xale nos informa sobre a estabilidade do nosso pé. Os galhos de uma árvore ou dança em ventos fortes nos informam sobre os possíveis perigos próximos.
Por outro lado, os robôs dependem de informações visuais como a câmera ou líder por um longo tempo para ir ao mundo. Fora de Hollywood, desafiadora por um longo tempo para máquinas sobre multissess. A floresta, com o belo caos de denso robuste, os troncos de queda e o terreno em constante mudança, é um quebra-cabeça de incerteza para os robôs tradicionais tihilistas.
Agora, pesquisadores da Universidade de Duke criaram uma estrutura sofisticada chamada Wildfusion Permite atitudes, vibrações e robôs tocantes para um ambiente ao ar livre “compreensível” como homem. Este trabalho foi adotado na IEEE International Conference (ICRA 2025) sobre robótica e automação, 19-23, 2025, 19-23 de maio de 2025 em Atlanta, Geórgia.
“Wildfusion Um novo capítulo sobre navegação robótica e mapeamento em 3D abre: “Boyan Chen, professor assistente da Universidade da Universidade de Duke e ciência de materiais, engenharia elétrica e de computadores e ciência da computação”. Ajuda os robôs a gerenciar um ambiente mais confiante em um ambiente inesquecível, como florestas, desastres e ar livre. “
“Os robôs gerais dependem muito apenas da visão ou líder, que geralmente são confusos sem caminhos claros ou marcos estimados”, acrescentou ao principal autor e doutorado do segundo ano Ynbihue Leu. Aluno em Chen Lab. “Até os métodos avançados de mapeamento em 3D lutam para reestruturar um mapa sem fim quando os dados do sensor são desnecessários, barulhentos ou incompletos Wildfusion Foi projetado para a solução. “
Wildfusion, Construído em um robô quadrilateral, integra vários métodos de detecção, entrando em contato com uma câmera RGB, líder, sensor interno e sensores significativamente de microfone e tocando. Como o método tradicional das marés, a câmera e o líder capturam a geometria, a cor, a distância e outros detalhes visuais do ambiente. Como Wildfusion Especial é o uso de vibração acústica e toque.
Durante a caminhada no robô, os microfones das comunicações registram as vibrações exclusivas produzidas por cada etapa, capturando as diferenças sutis, como o macio macio das muletas das folhas secas. Enquanto isso, os sensores tocantes medem quanta energia é aplicada a cada perna, ajudando o robô em tempo real ajuda o robô a se sentir estabilidade ou escorregadio. Esses sentidos associados são complementados pelo sensor interno que coleta dados de aceleração para determinar como agitação, arremesso ou rolagem do robô enquanto o robô atravessa o solo desigual.
Cada tipo de dados sensíveis é então processado através de codificadores especializados e misturado com uma única apresentação rica. No coração Wildfusion Um modelo de educação mais profundo baseado no conceito de representação neural subjacente. Em contraste com os métodos tradicionais das marés, considerando o ambiente como uma coleção de pontos individuais, os modelos desse método são caracterizados por superfícies complexas e continuamente, mesmo quando o robô pode tomar decisões mais intuitivas, mesmo quando sua visão é bloqueada ou vaga.
Chen explicou: “Pense nisso como uma solução de quebra -cabeça, onde estão faltando algumas peças, mas você é capaz de imaginar toda a imagem intuitivamente”, explicou Chen. “WildfusionSeu método multimodal fornece ao robô “preencher as lacunas” quando os dados do sensor são desnecessários ou ruído, bem como o que as pessoas fazem. “
Wildfusion O campus de Duke foi testado no Eno River State Park, perto do campus de Duke, “o robô estava confiante de que Navigate Terin era incrivelmente gratificante”, compartilhou Liu. “Esses testes do mundo real comprovados WildfusionA capacidade significativa de prever com precisão o tráfego de maneira segura através do terreno desafiador é melhorar significativamente a tomada de decisão. “
Olhando para a frente, a equipe planeja expandir o sistema incorporando sensores adicionais, como detector de calor ou umidade, para melhorar ainda mais a capacidade de um robô de entender e se adaptar. Incluindo seu design modular flexível, Wildfusion As reações de desastre em territórios inesperados, inspeção de infraestrutura remota e exploração autônoma fornecem uma ampla aplicação possível fora das trilhas florestais.
Chen diz: “Um dos principais desafios da robótica hoje é desenvolver sistemas que não apenas tenham um bom desempenho no laboratório, mas também funciona de maneira confiável em ambientes do mundo real”, disse Chen. “Isso significa que os robôs que podem se adaptar, tomar decisões e a Terra pode continuar a ser confusa”.
Este estudo foi apoiado pelo DARPA (HR0012490419, HR00112490372) e Laboratório de Pesquisa do Exército (W911NF2320182, W911NF2220113).