Robô navega em terra e água com John Leonard no Robot Talk Episode 91
Cambridge, Massachusetts — InkDesign News — Pesquisas avançadas em robótica estão conduzindo o desenvolvimento de sistemas autônomos para veículos submarinos e automóveis autônomos, integrando sensores de alta precisão e algoritmos sofisticados para navegação e mapeamento em ambientes complexos.
Tecnologia aplicada
John Leonard, professor do Massachusetts Institute of Technology (MIT) e membro do MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), lidera pesquisas que focam na navegação e mapeamento de robôs móveis autônomos. Seus sistemas utilizam uma combinação de sensores, como sonares para veículos subaquáticos e LIDAR para carros autônomos, aliados a algoritmos de localização e construção de mapas simultâneos (SLAM). Essa tecnologia possibilita a operação em ambientes dinâmicos e desafiadores, com alta precisão e autonomia estendida.
Desenvolvimento e testes
Os veículos autônomos são submetidos a rigorosos testes em ambientes reais e simulados, incluindo águas profundas para exploração submarina e vias urbanas para carros autônomos. Os sistemas mantêm um tempo de resposta rápido para adaptação em tempo real a mudanças no ambiente, garantindo segurança e eficiência. O uso recorrente de ciclos extensos de operação permite validar a robustez dos sensores e a confiabilidade dos algoritmos de controle para múltiplas aplicações.
Impacto e aplicações
O impacto dessa pesquisa no setor industrial é significativo, com aplicações que vão desde inspeções remotas em infraestrutura subaquática até o avanço na segurança e eficiência do transporte autônomo. Como conselheiro técnico do Toyota Research Institute, John Leonard contribui para a integração destas tecnologias em soluções comerciais. O foco está em ampliar a autonomia dos robôs para incrementar a capacidade de operação em condições adversas, potencializando seu uso em mapeamento ambiental, logística e mobilidade urbana.
“A navegação precisa e o mapeamento simultâneo são essenciais para que veículos autônomos operem com eficiência em ambientes complexos.”
(“Accurate navigation and simultaneous mapping are essential for autonomous vehicles to operate efficiently in complex environments.”)— John Leonard, Professor, MIT CSAIL
Próximos passos envolvem o aprimoramento dos algoritmos de inteligência artificial para melhorar a adaptação em tempo real e a utilização de novos sensores que ampliem as capacidades sensoriais dos robôs, expandindo as áreas de aplicação industrial e científica.
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Fonte: (Robohub – Robótica & Automação)
