São Paulo — InkDesign News — A competição RoboCup, que reúne equipes de robótica de todo o mundo, está avançando na interseção entre automação, inteligência artificial e robótica. O foco principal é no desenvolvimento de robôs que jogam futebol, interagindo em um ambiente dinâmico e competido.
Tecnologia aplicada
Na Liga de Pequenos Robôs (Small Size League – SSL), cada equipe utiliza 11 robôs que são construídos internamente, englobando hardware e software. Esses robôs cilíndricos emitem comandos para se movimentar em qualquer direção e possuem uma velocidade de até 4 metros por segundo. O sistema de visão central da liga, estabelecido em 2010, utiliza câmeras posicionadas acima do campo, permitindo o rastreamento preciso dos robôs e da bola.
Desenvolvimento e testes
O controlador de jogo interage com um sistema de árbitros automáticos que implementa várias regras em um formato centralizado. A detecção de colisões, por exemplo, é baseada na velocidade—considerando uma colisão apenas se a velocidade for superior a 1,5 m/s. O software das equipes pode variar de algoritmos simples a modelos baseados em aprendizado de máquina, sendo que a modelagem de parâmetros, como fricção, é frequentemente calibrada por meio de coleta de dados.
“A introdução dos árbitros automáticos tornou o jogo muito mais fluido.”
(“The introduction of auto refs has made the play a lot more fluent.”)— Nicolai Ommer, Software Engineer, QAware
Impacto e aplicações
As inovações trazidas pela RoboCup visam não apenas o desempenho em campo, mas oferecem insights valiosos para a indústria de robótica. Com a crescente automação, as equipes estão explorando melhorias que incluem um controle mais preciso e mecanização do drible em situações críticas. A competição gera um ambiente de aprendizado contínuo, estimulando o avanço da pesquisa em inteligência artificial e robótica em um contexto prático.
“Nós trabalhamos para facilitar os processos de calibração e promover o uso de dados automáticos para determinar os melhores parâmetros.”
(“We are working on making all these calibration processes easier, and to do more automatic data processing to determine the best parameters.”)— Nicolai Ommer, Software Engineer, QAware
As aplicações práticas resultantes desse tipo de competição incluem melhorias em design e operação de sistemas autônomos, com potencial para impactar várias indústrias, desde manufatura até atendimento ao cliente. Os próximos passos incluem aprofundar a integração de aprendizado de máquina e aumentar a colaboração entre equipes e instituições para um avanço mais robusto na robótica.
Fonte: (Robohub – Robótica & Automação)
