A equipe DeepMind do Google lançou um sistema para testar e avaliar a eficácia de robôs quadrúpedes, apelidado de Barkour.
Embora a popularidade e o uso desses robôs de quatro patas estejam aumentando em todos os setores, ainda não existe um método para determinar sua agilidade e mobilidade, ou um padrão com o qual os projetos possam ser comparados.
“Acreditamos que desenvolver uma referência para a robótica com pernas é um primeiro passo importante para quantificar o progresso em direção à agilidade no nível animal”, disse a equipe.
Como os cães costumam ser a inspiração para muitos designs robóticos de quatro patas, a equipe fez um cachorro real completar uma pista de obstáculos e comparou seu desempenho com o de seus equivalentes robóticos.
Inspirado em exposições caninas, o percurso era composto por quatro tarefas, que exigiam do cão várias capacidades, como mover-se em diferentes direções, atravessar terrenos irregulares e saltar sobre obstáculos.
Crédito: Google
O desempenho foi avaliado em uma escala de 0 a 1 ou sucesso e falha, em que o sucesso foi determinado se o robô conseguiu completar o obstáculo em um período de tempo semelhante ao do cachorro real – aproximadamente 10 segundos.
Penalidades foram dadas por pular, falhar em obstáculos ou se mover muito devagar.
“Ao vincular a métrica de desempenho ao desempenho real do cão”, disse a equipe, “fornecemos uma métrica intuitiva para entender o desempenho do robô em relação aos animais”.
Ao adaptar cães robóticos para atender a referência nos testes, os designs se tornaram mais “ágeis, robustos e versáteis”, disse a equipe.
“Nossas descobertas demonstram que Barkour é um benchmark desafiador que pode ser facilmente customizado e que nosso método baseado em aprendizado para resolver o benchmark fornece um robô quadrúpede com uma única política de baixo nível que pode executar uma variedade de habilidades ágeis de baixo nível,” a equipe concluiu.
