Todas as vezes em que se anuncia que robôs entraram em operação em alguma situação de emergência, tudo o que se vê são veículos guiados por operadores humanos por meio de um controle remoto.Apesar de todos os avanços recentes na robótica, e de todas as ideias promissoras na área, o fato é que, na prática, os robôs têm demonstrado pouca ou nenhuma inteligência.
Henrik Christensen, do Instituto de Tecnologia da Georgia, nos Estados Unidos, acredita que não precisará ser assim por muito mais tempo.
Ainda que, para isso, seja necessário criar uma geração intermediária de robôs, ainda não exatamente capazes de resolver uma situação de emergência por si sós, mas suficientes para oferecer um mapeamento rápido do local, que possa tornar mais eficaz e mais segura a atuação das equipes humanas.
Robôs mapeadores
Os robôs criados pela equipe do Dr. Christensen são uma espécie de batedores, capazes de entrar em uma área desconhecida e traçar um mapa do local - e isto autonomamente, sem controle remoto e sem serem guiados por um operador humano.
Trabalhando sozinhos e comunicando-se somente uns com os outros, os pequenos veículos robóticos dividem entre si uma variedade de tarefas de exploração e, em poucos minutos, transmitem um mapa detalhado da área para a equipe humana.
O projeto MAST (Micro Autonomous Systems and Technology) não pretende parar nos veículos terrestres: o objetivo é criar robôs que possam rolar, pular, escalar ou voar em qualquer situação, carregando sensores que capturam e transmitem informações críticas para as equipes humanas.
Um objetivo secundário é tornar esses robôs cada vez menores: enquanto os primeiros protótipos agora apresentados medem até 30 centímetros de largura, a equipe já está trabalhando em versões que cabem na palma da mão.
Sensores dos robôs
O trabalho multidisciplinar está dividido em quatro equipes: integração, microeletrônica, mecânica de microssistemas e processamento para a operação autônoma.
Os robôs fazem o mapeamento usando dois tipos de sensores - uma câmera de vídeo e um escâner a laser. Dotada de seus próprios recursos computacionais, a câmera localiza portas e janelas, enquanto o escâner mede as paredes.
Um sensor inercial ajuda a estabilizar o robô e fornece informações sobre seu movimento.
Os dados dos sensores são integrados para formar um mapa da área, que é desenvolvido por cada robô usando uma técnica chamada SLAM (Simultaneous Localization And Mapping - localização e mapeamento simultâneos).
A abordagem SLAM permite que um veículo autônomo crie um mapa de qualquer ambiente, conhecido ou desconhecido, além de monitorar a área e relatar sua própria localização em tempo real.
A técnica SLAM é importante especialmente em áreas onde o sistema de GPS não alcança, como é comum acontecer em áreas de desastres, sobretudo no interior de edifícios - o próprio robô mantém um controle de sua posição.
Princípio inteligente
"Não há um robô líder, e ainda assim cada unidade é capaz de recrutar outras unidades para certificar-se que toda a área é explorada," explica Christensen. "Quando o primeiro robô chega a um cruzamento, ele diz a um segundo robô, 'Eu estou indo para a esquerda, você vai para a direita.'"
Christensen afirma que as habilidades dos robôs deverão se expandir para além do mapeamento em breve.
Uma versão já em desenvolvimento vai contar com um minúsculo radar, capaz de ver através das paredes e detectar objetos - ou seres humanos - por trás delas.
Os sensores infravermelhos também ajudarão nas missões de busca, localizando qualquer coisa que emita calor.
Outro desenvolvimento é uma espécie de bigode sensível, imitando o bigode dos ratos, capaz de sentir a proximidade das paredes e dos obstáculos mesmo no escuro total.
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