Origem dos Robôs
Introdução
Vimos na aula 01 um conceito importante sobre robôs e este conceito vai nos ajudar a construir uma linha histórica mais clara, pois muitas máquinas poderiam ser chamadas de robôs se pesquisarmos o passado, mas graças a definição da aula 01 podemos ser mais precisos em nossa pesquisa histórica, localizar e conectar os pontos que nos trazem a robótica atual.
Teoria de Controle
A teoria de controle é o estudo formal das propriedades dos sistemas de controla automatizados, que abrangem desde máquinas a vapor até aviões, passando por uma gama enorme de sistemas entre esses dois extremos.
Controle realimentado (ou retroativo) de sistemas dinâmicos é um conceito antigo com muitas características que têm evoluído ao longo do tempo. A ideia central é que a saída de um sistema pode ser medida e retransmitida a um controlador usado para fazer o controle. Comprovou-se que um sinal de realimentação pode ser usado para controlar uma vasta variedade de sistemas dinâmicos, incluindo, por exemplo, aeronaves e discos rígidos para armazenamento de dados. Para alcançar um bom controle, existem quatro requisitos básicos:
- O sistema deve ser sempre estável.
- A saída do sistema deve rastrear o sinal de comando na entrada.
- A saída do sistema não deve responder a entradas de distúrbio.
- Esses requisitos devem ser cumpridos, mesmo se o modelo utilizado no projeto não for totalmente preciso, ou se a dinâmica do sistema físico mudar ao longo do tempo ou devido a mudanças ambientais.
O requisito de estabilidade é básico e pode ter dois motivos. Em primeiro lugar, o sistema pode ser instável. Esse caso é ilustrado por um Segway (veículo automotor com duas rodas em paralelo), que pode simplesmente cair se o controle for desligado. Por outro lado, a realimentação pode conduzir o sistema à instabilidade. A referida experiência de instabilidade é chamada de “círculo vicioso”, no qual o sinal de retroação piora a situação ao invés de melhorar.
Há muitos exemplos de sistemas que têm como requerimento que sua saída siga um comando. Por exemplo, dirigir um carro para que o veículo permaneça na sua faixa. Da mesma forma, pilotar um avião durante a aproximação da pista de pouso exige que o trajeto de descida seja precisamente seguido.
Rejeição de distúrbios é uma das aplicações mais antigas do controle realimentado. Neste caso, o “comando” é uma constante de referência para qual a saída deve obedecer quando as condições ambientais mudam. Um exemplo muito comum é o quarto com temperatura controlada automaticamente, cuja função é manter a temperatura próxima da temperatura de referência enquanto a temperatura externa e o vento mudam, e quando as portas e janelas são abertas e fechadas.
Podemos perceber pelos textos anteriores que a teoria de controle é um assunto complexo e que precisa de uma base matemática grande para ser estudado, mas em robótica educacional os dispositivos de controle que serão usados, serão tratados como caixas pretas e assim sendo, precisamos apenas saber das entradas necessárias e das saídas fornecidas (à semelhança de orientação objeto que já estudamos)
Cibernética
A cibernética é o estudo interdisciplinar da estrutura dos sistemas reguladores, suas estruturas, restrições e possibilidades. Norbert Wiener definiu a cibernética em 1948 como “o estudo científico do controle e da comunicação no animal e na máquina”. Em outras palavras, é o estudo científico de como humanos, animais e máquinas controlam e se comunicam. A cibernética é aplicável quando um sistema em análise incorpora um circuito fechado de sinalização – originalmente chamado de relação “causal circular” – isto é, onde a ação do sistema gera alguma mudança em seu ambiente e essa mudança é refletida no sistema de alguma maneira (feedback) que aciona uma alteração no sistema. A cibernética é relevante para, por exemplo, sistemas mecânicos, físicos, biológicos, cognitivos e sociais. O objetivo essencial do amplo campo da cibernética é entender e definir as funções e processos de sistemas que possuem objetivos e que participam de cadeias causais circulares que passam da ação para a detecção, para comparação com a meta desejada e novamente para a ação. Seu foco é como qualquer coisa (digital, mecânica ou biológica) processa as informações, reage às informações e muda ou pode ser alterada para realizar melhor às duas primeiras tarefas. A cibernética inclui o estudo de feedback, caixas-pretas e conceitos derivados, como comunicação e controle em organismos, máquinas e organizações vivas, incluindo a auto-organização.
A raiz da teoria cibernética
O termo “cibernética” vem do grego Κυβερνήτης. A palavra cybernétique também foi utilizada em 1834 pelo físico André-Marie Ampère (1775-1836) para se referir às ciências de governo num sistema de classificação dos conhecimentos humanos.
Historicamente, os primeiros mecanismos a utilizar regulação automática (ainda que não se usasse a palavra cibernética na altura) foram desenvolvidos para medir o tempo, tal como as clepsidras. Nestes, a água fluía de uma fonte, como um tanque num depósito e desde o depósito aos mecanismos do relógio. Ctesíbio usou um dispositivo flutuador em forma de cone para controlar o nível da água represada e ajustar a velocidade do fluxo da água para manter um nível constante de água represada, de modo a não transbordar nem a ficar em seco. Esta foi a primeira hipótese verdadeiramente automática de um dispositivo normativo que não requer a intervenção externa entre a retroalimentação e o controlo do mecanismo. Ainda que não se estivessem a referir a este conceito com o nome de cibernética (era considerado um campo na engenharia), Ctesíbio e outros como Heron de Alexandria e Su Song são considerados alguns dos primeiros a estudar os princípios cibernéticos.
O estudo da cibernética no seu sentido atual começa com a teleologia (do grego telos, que significa “meta” ou “propósito”) em máquinas com processos de retroalimentação corretiva de fins de 1700 quando aparece o motor a vapor de James Watt. Este motor estava equipado com um limitador de velocidade, uma bomba centrífuga para o controlo da velocidade do motor. Alfred Russel Wallace identificou-o como o princípio da evolução no seu famoso artigo de 1858. Em 1868, James Clerk Maxwell publicou um artigo teórico sobre os limitadores de velocidade, um dos primeiros a discutir e aperfeiçoar os princípios da autorregulação dos dispositivos.
Jakob von Uexküll aplica o mecanismo de retroalimentação através do seu modelo de ciclo de função (Funktionskreis) com o fim de explicar o comportamento dos animais e as origens do sentido em geral, e utiliza, pela primeira vez, a palavra “Cibernética”, referindo-se aos sistemas autorregulados. No seu livro Cibernética: ou Controle e Comunicação no Animal e na Máquina, dedicado ao seu companheiro de ciência, Arturo Rosenblueth, fisiólogo focado no sistema nervoso central, este desafia Norbert Wiener a utilizar os seus modelos matemáticos para reproduzir o sistema automático das redes neurais artificiais que governam o automatismo respiratório. De fato, o espaço virtual que existe nos dendritos da célula neural fê-lo imaginar a navegação num espaço virtual, pelo que a cibernáutica ou os cibernautas traduzem o que ele queria dizer: navegar em algo que existe mas que ninguém vê.
Cibernética e robótica
Muita gente associa a cibernética à robótica, aos robôs e ao conceito de “cyborg” devido ao uso que se dá em algumas obras de ficção científica, mas do ponto de vista estritamente científico, a cibernética trata de sistemas de controlo baseados na retroalimentação.
Certas aplicações da cibernética podem apresentar algumas desvantagens, por exemplo:
- A criação de máquinas complexas que substituem os trabalhadores provocaria uma redução de pessoal.
- No futuro já não se contrataria pessoal “velho” e contratariam técnicos jovens para a manutenção das máquinas.
- É uma tecnologia muito potente mas a sua grande limitação é encontrar a relação máquina-sistema nervoso, já que para isto devia conhecer-se o sistema nervoso perfeitamente.
Algumas vantagens são:
- A redução das jornadas laborais, os trabalhos complexos ou rotineiros passariam a ser das máquinas. Além disso, a cibernética contribui muito para o campo medicinal.
- Um conhecimento maior de como funcionam os sistemas complexos poderia levar à solução de problemas também complexos como a criminalidade em grandes cidades.
Algumas “desvantagens” são:
- Substituição de mão-de-obra humana por mão-de-obra robótica.
- Significativo aumento da desigualdade social, com o favorecimento a quem tem recursos para adquirir e utilizar máquinas. O desequilíbrio das classes sociais se tornaria evidente.
- Os países mais industrializados exerceriam um controle ainda maior sobre os países com menos tecnologias, que ficariam perigosamente dependentes dos primeiros. Já que a tecnologia é definitiva e importante para os países desenvolvidos.
Transformação de “desvantagens” em vantagens:
- A substituição da mão-de-obra “barata” por máquinas complexas emancipa o homem de trabalhos desagradáveis.
- Ao aumentar cada vez mais e mais a cibernética e a automatização, o chamado “desemprego” converter-se-ia no que os gregos chamam “ócio” ou artes liberais (conjunto de estudos e disciplinas que provê conhecimentos, métodos e habilidades intelectuais “gerais” para seus estudantes, ao invés de focar em especializações ocupacionais).
- Ao substituir-se a mão-de-obra humana por mão-de-obra robótica o homem ficaria por fim emancipado de trabalhos incômodos, rotineiros, alienantes, perigosos, nocivos, degradantes, etc.
- Não haveria razão para continuar como o sistema de exploração “do homem por parte do homem”.
Tartaruga de Grey Walter
O trabalho mais famoso de Grey Walter foi sua construção de um dos primeiros robôs autônomos. Ele queria provar que muitas conexões entre um pequeno número de neurônios podiam criar comportamentos muito complexos – essencialmente o segredo de como o cérebro trabalha está em como estão suas conexões. Seus primeiros robôs, chamados Elmer e Elsie, foram construidos entre 1948 e 1949 e eram descritos como tortoises devido aos seus formatos e quantidades pequenas de movimento – e por eles “nos contaram” os segredos da organização e da vida. Os três robôs tortoise que usavam roda eram capazes de fotossensibilidade, pelas quais eles podiam achar seu caminho para e estação de recarga quando eles ficavam com as baterias descarregadas. Em um experimento ele colocou a luz no “nariz” de um tortoise e observou como o robô se observava no espelho.
“Ele começou a tremer, se mover e se debater como um Narciso desajeitado Narcissus”, disse. Observando o mesmo comportamento em animais ele disse que isto “poderia ser aceito como uma evidência de um certo nível de auto-consciência”.
Versões posteriores dos robôs foram exibidas no Festival of Britain em 1951.
Walter sempre insistiu na importância de usar circuitos puramente analógicos para simular processos do cérebro enquanto alguns outro cientistas como Alan Turing e John Von Neumann estavam todos se voltando para a visão de processos mentais em termos de computação digital. O seu trabalho inspirou gerações subsequentes de pesquisadores em robótica tais como Rodney Brooks, Hans Moravec e Mark Tilden. As versões modernas das “tartarugas ” de Walter podem ser encontrados na Robótica BEAM.
Recentemente, um dos tortoises originais foi encontrado por Dr. Owen Holland, da University of West of England, e foi restaurado no ano de 1995. Um espécime de uma tartaruga da segunda geração está na coleção do Smithsonian Institution.
Veículos de Braitenberg
Um veículo Braitenberg é um conceito concebido em um experimento de pensamento pelo italiano – austríaca ciberneticista Valentino Braitenberg . Os modelos livro mundo animal de uma forma minimalista e construtiva, a partir de comportamentos simples reativos (como fototaxia ) através dos veículos mais simples, para a formação de conceitos, comportamento espacial e geração de idéias. Para os veículos mais simples, o movimento do veículo é directamente controlada por alguns sensores (por exemplo células de foto). No entanto, o comportamento resultante pode parecer complexo ou mesmo inteligente.
Um veículo Braitenberg é um agente que pode movimentar-se autonomamente com base nas suas entradas de sensor. Tem primitivos sensores que medem a alguns estímulos num ponto, e das rodas (cada um acionado pelo seu próprio motor), que funcionam como atuadores ou efetuadores. Na configuração mais simples, um sensor está diretamente ligado a um efetuador, de modo a que um sinal detectado imediatamente produz um movimento da roda. Dependendo de como sensores e as rodas estão ligadas, o veículo apresenta comportamentos diferentes. Isto significa que, dependendo da fiação do sensor-motor, ele parece se esforçar para alcançar determinadas situações e evitar outros, mudar de rumo quando a situação muda. As conexões entre os sensores e atuadores para os veículos mais simples pode ser ipsilateral ou contralateral , e excitatória ou inibitória, produzindo quatro combinações com diferentes comportamentos chamados medo, agressão, gosto, e amor. Estes correspondem aos impostos positivos e negativos biológicos presentes em muitas espécies animais.
Em um ambiente complexo com várias fontes de estímulo, veículos Braitenberg irá apresentar um comportamento complexo e dinâmico. Dependendo das conexões entre sensores e atuadores, um veículo Braitenberg pode mover perto de uma fonte, mas não tocá-lo, fugir muito rápido, ou descrever círculos ou figuras-de-oito em torno de um ponto. Este comportamento é, sem dúvida, flexível e adaptável meta-dirigida, e pode até parecer inteligente, a maneira alguma inteligência mínima é atribuída a uma barata. No entanto, o funcionamento do agente é puramente mecânico, sem qualquer processamento de informação ou outros aparentemente cognitivas processos.
Robótica BEAM – BEAM robotics Robótica BEAM
Robótica BEAM (sigla para Biology (Biologia), Electronics (Eletrônica), Aesthetics (Estética), e Mechanics (Mecânica)) é um estilo de robótica que usa circuitos analógicos simples ao invés de microprocessadores. A maioria dos robôs BEAM são simples em seu projeto comparados aos robôs móveis tradicionais.
Existe um grande número de robôs BEAM desenvolvidos para usar a energia de pequenos painéis solares ligados a circuitos que armazenam essa energia, criando robôs autônomos capazes de operar sem baterias e em diferentes tipos de iluminação.
O mecanismo comentado foi inventado por Mark W. Tilden, embora exista uma pesquisa mais recente por Ed Rietman em ‘Experiments In Artificial Neural Networks (Experimentos Em Redes Neurais Artificiais)’, onde os circuitos são usados para simular o comportamento de neurônios biológicos. O circuito de Tilden é frequentemente comparado com um registrador de deslocamento, mas com características importantes, tornando-o útil para ser usado em um robô móvel.
Ao lado da computação simplistica das “Redes Neurais” de Tilden. BEAM trouxe uma série de utilitários para as todos que estão envolvidos na robótica. O circuito “Solar Engine”, muitas circuitos H-bridge para o controle de pequenos motores, a criação de inúmeros sensores de toque, e muitas técnicas para o construção de robôs de escala média (tamanho da palma da mão) foram documentadas e compartilhadas pela comunidade BEAM.
Sendo focados em comportamentos “baseados em reação” (como foi inspirado originalmente pelo trabalho de Rodney Brooks), A Robótica BEAM tenta copiar as características e o comportamento de organismos naturais, com o objetivo final de domesticar esses robôs “selvagens”. A robótica BEAM também promove a importância da estética no desenvolvimento dos robôs, pois considera que um robô com boa estética é geralmente melhor construíido e mais robusto que um robô com má estética.
A sigla BEAM possui os seguintes significados possíveis:
- Biology(Biologia) Electronics(Eletrônica) Aesthetics(Estética) Mechanics(Mecânica)
- Building(Construção) Evolution(Evolução) Anarchy(Anarquia) Modularity(Modularidade)
- Biotechnology(Biotecnologia) Ethnology(Etnologia) Analogy(Analogia) Morphology(Morfologia)
Ao contrario de muitos outros tipos de robôs controlados por microcontroladores, os robôs BEAM são construídos baseados no princípio de usar multíplos circuitos de comportamento simples ligados diretamente aos sensores com pouco condicionamento de sinal. A filosofia dos projetos está intimamente ligada ao livro “Vehicles: Experiments in Synthetic Psychology(Veículos: Experimentos em Psicologia Sintética)”, o qual explora através de uma série de experimentos o desenvolvimento de robôs complexos através de simples ligações inibidoras/excitadoras entra os sensores e os atuadores.
Microcontroladores e Programação normalmente não fazem parte de um robô BEAM devido a sua filosofia de projeto centralizada em programas fixos. Existem projetos bem-sucedidos de robôs que utilizam-se das duas tecnologias, são chamados de robôs “cavalo e cavaleiro” ou híbridos. O robô usando a tecnologia BEAM controla o corpo físico o “cavalo”), e o microcontrolador e seu programa controlam o corpo do robô influenciando o circuito BEAM, sendo o “cavaleiro”(The ScoutWalker 3). O “cavaleiro” não é necessário para o funcionamento do robô, porém sem ele o robô irá perder a influência do microcontrolador dizendo o que ele deve fazer.
Princípios
Os princípios básicos do BEAM se concentram em uma habilidade baseada em estímulo-resposta em uma máquina. O subjacente mecanismo foi inventado por Mark W. Tilden , onde o circuito (ou um líquido Nv de neurónios Nv ) é usado para simular comportamentos de neurônios biológicos. Algumas pesquisas semelhantes foram feitas anteriormente por Ed Rietman em ‘Experiments In Artificial Neural Networks’. O circuito de Tilden é frequentemente comparado a um registrador de deslocamento , mas com vários recursos importantes que o tornam um circuito útil em um robô móvel.
Outras regras que estão incluídas (e em vários graus aplicadas):
- Use o menor número possível de elementos eletrônicos ( “mantenha a simplicidade” )
- Reciclar e reutilizar technoscrap
- Use energia radiante (como a energia solar )
Há um grande número de robôs BEAM projetados para usar a energia solar de pequenos painéis solares para alimentar um ” Motor Solar ” que cria robôs autônomos capazes de operar sob uma ampla gama de condições de iluminação. Além da simples camada computacional das ” redes nervosas ” de Tilden , o BEAM trouxe uma infinidade de ferramentas úteis para a caixa de ferramentas do roboticista. O circuito “Solar Engine”, muitos circuitos H-bridge para controle de motores pequenos, projetos de sensores táteis e técnicas de construção de robôs em mesoescala (do tamanho da palma da mão) foram documentados e compartilhados pela comunidade BEAM.
Microcontroladores
Ao contrário de muitos outros tipos de robôs controlados por microcontroladores, os robôs BEAM são construídos sob o princípio de usar múltiplos comportamentos simples ligados diretamente a sistemas de sensores com pouco condicionamento de sinal. Esta filosofia de design está intimamente ecoada no livro clássico “Veículos: Experiências em Psicologia Sintética”. Por meio de uma série de experimentos mentais, este livro explora o desenvolvimento de comportamentos complexos de robôs por meio de simples links de sensores inibitórios e excitatórios para os atuadores. Microcontroladores e programação de computadores geralmente não fazem parte de um robô BEAM tradicional (também conhecido como “puro”) devido à filosofia de projeto centrada em hardware de muito baixo nível.
Tipos
Existem vários BEAMbots “-trope”, que tentam atingir um objetivo específico. Da série, os fototrópicos são os mais prevalentes, pois a busca de luz seria o comportamento mais benéfico para um robô movido a energia solar.
- Os audiotropos reagem às fontes de som.
- Os audiófilos vão para fontes sonoras.
- Os audiófobos desaparecem das fontes de som.
- Fotóforos (“buscadores da luz”) reagem às fontes de luz.
- Fotófilos (também Photovores) vão em direção a fontes de luz.
- Os fotofóbicos desaparecem das fontes de luz.
- Os radiotropos reagem a fontes de radiofrequência.
- Radiófilos vão em direção a fontes de RF.
- Os radiofóbicos desaparecem das fontes de RF.
- Os termotrópicos reagem às fontes de calor.
- Os termófilos vão em direção às fontes de calor.
- Os termofóbicos desaparecem das fontes de calor.
Geral
- Os BEAMbots têm uma variedade de movimentos e mecanismos de posicionamento. Esses incluem:
- Assistentes: robôs sem movimento que têm um objetivo fisicamente passivo.
- Beacons: Transmite um sinal (geralmente um aviso de navegação) para outros BEAMbots usarem.
- Pummers: Exibe um “show de luzes”.
- Ornamentos: Um nome completo para os assistentes que não são balizas ou revólveres.
- Squirmers: robôs estacionários que realizam uma ação interessante (geralmente movendo alguns tipos de membros ou apêndices).
- Magbots: use campos magnéticos para o seu modo de animação.
- Flagwavers: Mover um display (ou “flag”) em torno de uma certa freqüência.
- Cabeças: Gire e siga alguns fenômenos detectáveis, como uma luz (eles são populares na comunidade BEAM. Eles podem ser robôs autônomos, mas são mais frequentemente incorporados a um robô maior).
- Vibradores: use um pequeno motor de pager com um peso descentrado para agitar-se.
- Sliders: Robôs que se movem deslizando as partes do corpo suavemente ao longo de uma superfície, permanecendo em contato com ela.
- Cobras: mova usando um movimento de onda horizontal.
- Minhocas: mova-se usando um movimento de onda longitudinal.
- Crawlers: robôs que se movem usando trilhas ou rolando o corpo do robô com algum tipo de apêndice. O corpo do robô não é arrastado no chão.
- Turbots: Role seus corpos inteiros usando seu (s) braço (s) ou flagelos.
- Inchworms: mova parte de seus corpos à frente, enquanto o resto do chassi está no chão.
- Robôs rastreados: use rodas de lagartas, como um tanque.
- Jumpers: Robôs que se movem do chão como um meio de locomoção.
- Vibrobots: Produz um movimento de agitação irregular movendo-se em torno de uma superfície.
- Springbots: Avance saltando em uma direção específica.
- Rolos: Robôs que se movem rolando todo ou parte do corpo.
- Symets: Dirigido usando um único motor com seu eixo tocando o solo, e se move em direções diferentes, dependendo de quais dos vários pontos de contato simétricos em torno do eixo estão tocando o solo.
- Solarrollers: Carros movidos a energia solar que usam um único motor acionando uma ou mais rodas; muitas vezes projetado para completar um curso razoavelmente curto, reto e nivelado no menor tempo possível.
- Poppers: Use dois motores com motores solares separados; confiar em sensores diferenciais para atingir um objetivo.
- Miniballs: Deslocam seu centro de massa, fazendo com que seus corpos esféricos rolem.
- Caminhantes: Robôs que se movem usando pernas com contato diferencial no solo.
- Acionado por motor: use motores para mover suas pernas (normalmente 3 motores ou menos).
- Condutores de Fio Muscular: use fios de Nitinol (liga de níquel-titânio) para seus atuadores de perna.
- Nadadores: Robôs que se movem sobre ou abaixo da superfície de um líquido (normalmente água).
- Boatbots: operar na superfície de um líquido.
- Subbots: opera sob a superfície de um líquido.
- Panfletos: Robôs que se movem pelo ar por períodos prolongados.
- Helicópteros: Use um rotor motorizado para fornecer elevação e propulsão.
- Planos: Use asas fixas ou agitadas para gerar sustentação.
- Blimps: Use um balão de flutuação neutra para levantar.
- Montanhistas: Robô que se move para cima ou para baixo em uma superfície vertical, geralmente em uma pista, como uma corda ou arame.
Aplicações e progresso atual
Atualmente, os robôs autônomos têm uma aplicação comercial limitada, com algumas exceções, como o aspirador robótico iRobot Roomba e alguns robôs para cortar grama. A principal aplicação prática do BEAM tem sido na rápida prototipagem de sistemas de movimento e aplicações de hobby / educação. Mark Tilden usou com sucesso o BEAM para a prototipagem de produtos da Wow-Wee Robotics, como evidenciado pelo BIOBug e pelo RoboRaptor. A Solarbotics Ltd., a Bug’n’Bots, a JCM InVentures Inc. e a PagerMotors.com também trouxeram para o mercado o passatempo relacionado com o BEAM e os bens educacionais. A Vex também desenvolveu Hexbugs, minúsculos robôs BEAM.
Os roboticistas aspirantes do BEAM geralmente têm problemas com a falta de controle direto sobre circuitos de controle BEAM “puros”. Há trabalhos em andamento para avaliar técnicas biomórficas que copiam sistemas naturais porque eles parecem ter uma incrível vantagem de desempenho em relação às técnicas tradicionais. Há muitos exemplos de como minúsculos cérebros de insetos são capazes de desempenho muito melhor do que os microeletrônicos mais avançados.
Outra barreira à aplicação generalizada da tecnologia BEAM é a natureza aleatória percebida da ‘rede nervosa’, que requer que novas técnicas sejam aprendidas pelo construtor para diagnosticar e manipular com sucesso as características do circuito. Um think tank de acadêmicos internacionais se reúne anualmente em Telluride, Colorado, para abordar essa questão diretamente, e até recentemente, Mark Tilden fazia parte desse esforço (ele teve que se retirar devido a seus novos compromissos comerciais com os brinquedos da Wow-Wee).
Sem memória de longo prazo, os robôs BEAM geralmente não aprendem com o comportamento passado. No entanto, tem havido trabalho na comunidade BEAM para resolver este problema. Um dos robôs BEAM mais avançados nesse sentido é o Hider, da Bruce Robinson, que possui um grau impressionante de capacidade para um design sem microprocessador.
Inteligência Artificial na Robótica
O que é exatamente inteligência artificial ? Segundo Elaine Rich (RICH, 1988), embora a maioria das tentativas para definir com precisão termos complexos e de utilização ampla seja exercício de futilidade, é necessário delinear pelo menos uma fronteira aproximada em torno do conceito. Para fazer isto, propomos a seguinte definição, embora não seja ela universalmente aceita. A Inteligência Artificial (IA) é o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas em que, no momento as pessoas são melhores.
O termo “inteligência artificial” nasceu em 1956 no famoso encontro de Dartmouth. Dentre os presentes a este encontro incluíam-se Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Oliver Selfridge e John McCarthy. No final dos anos 50 e início dos anos 60, os cientistas Newell, Simon, e J. C. Shaw introduziram o processamento simbólico. Ao invés de construir sistemas baseados em números, eles tentaram construir sistemas que manipulassem símbolos. A abordagem era poderosa e foi fundamental para muitos trabalhos posteriores.
Desde então, as diferentes correntes de pensamento em IA têm estudado formas de estabelecer comportamentos “inteligentes” nas máquinas. Portanto, o grande desafio das pesquisas em IA, desde a sua criação, pode ser sintetizado com a indagação feita por Minsky em seu livro “Semantic Information Processing”, há quase trinta anos: “Como fazer as máquinas compreenderem as coisas?” (MINSKY, 1968).
Assim, embora a área de IA seja estudada academicamente desde os anos 50, só recentemente tem gerado um interesse crescente por causa do surgimento de aplicações comerciais práticas. Um fator decisivo para o sucesso desta transição da academia para a indústria são os enormes avanços tecnológicos dos equipamentos computacionais ocorridos nas últimas duas décadas.
Um sistema IA não é capaz somente de armazenamento e manipulação de dados, mas também da aquisição, representação, e manipulação de conhecimento. Esta manipulação inclui a capacidade de deduzir ou inferir novos conhecimentos – novas relações sobre fatos e conceitos – a partir do conhecimento existente e utilizar métodos de representação e manipulação para resolver problemas complexos que são freqüentemente não-quantitativos por natureza. Uma das idéias mais úteis que emergiram das pesquisas em IA, é que fatos e regras – conhecimento declarativo – podem ser representados separadamente dos algoritmos de decisão – conhecimento procedimental. Isto teve um efeito profundo tanto na maneira dos cientistas abordarem os problemas, quanto nas técnicas de engenharia utilizadas para produzir sistemas inteligentes. Adotando um procedimento particular – máquina de inferência – o desenvolvimento de um sistema IA é reduzido à obtenção e codificação de regras e fatos que sejam suficientes para um determinado domínio do problema. Este processo de codificação é chamado de engenharia do conhecimento. Portanto, as questões principais a serem contornadas pelo projetista de um sistema IA são: aquisição, representação e manipulação de conhecimento e, geralmente, uma estratégia de controle ou máquina de inferência que determina os itens de conhecimento a serem acessados, as deduções a serem feitas, e a ordem dos passos a serem usados.
Shakey
É considerado o primeiro robô móvel capaz de raciocinar sobre suas próprias ações, tendo sido criado entre 1966 e 1972 no Instituto de Pesquisa de Stanford nos Estados Unidos. O diferencial dele para os outros robôs da época é que os outros necessitavam receber instruções detalhadas de cada passo que deveriam executar, enquanto que o Shakey tinha a capacidade de analisar comandos complexos, quebrá-los em partes menores e realizar as ações sem receber instruções passo a passo do que deveria fazer.
É considerado também um dos primeiros projetos da área da Inteligência Artificial que combinou raciocínio lógico e ações físicas, visto que ele possui módulos de visão computacional e processamento de linguagem natural (possuía uma câmera para identificar objetos no ambiente). Foi inicialmente programado na linguagem Lisp e tinha uma lista pequena de movimentos, como por exemplo: andar de uma localização até outra, ligar ou desligar interruptores, abrir e fechar portas, subir e descer de objetos e também mover objetos do ambiente.
O desenvolvimento desse robô trouxe vários benefícios para as pesquisas da inteligência artificial, principalmente o desenvolvimento do algoritmo A* (A Star/A Estrela) que é muito utilizado para encontrar o menor caminho entre dois pontos (pathfinding) e tem grande aplicações em jogos. Além disso, o robô contribuiu muito também para as áreas de processamento digital de imagens e visão computacional, sendo também considerado como a base para o desenvolvimento dos robôs modernos que temos atualmente.
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Hilare
O robô Hilare foi projetado em 1977 no LAAS (Laboratório de Análise e Arquitetura de Sistemas) em Toulouse. É considerado o primeiro robô móvel francês capaz de negociar de forma autônoma um ambiente desconhecido. Para isso, é capaz de perceber e analisar o seu entorno para tomar as decisões adequadas e reagir a eventos não repetitivos. Possui sensores de ultrassom para detectar objetos próximos e um laser direcional para mapear o ambiente, além de um hodômetro para medir distâncias percorridas. As informações que ele captura são processadas por quatro microprocessadores Intel 80286.

As sucessivas versões deste projeto de pesquisa levaram a avanços significativos na modelagem do ambiente e na autonomia, reatividade e programação de robôs móveis. LAAS doou ao museu em 2006.
Stanford Cart
Quando o Stanford Cart foi construído pela primeira vez, os sinais de controle entre o operador remoto e o carrinho podiam imitar o atraso de 2,6 segundos que ocorria nas comunicações de rádio entre a Terra e a Lua. Diante dos desafios de dirigir o carrinho com tanto atraso, os pesquisadores adicionaram um sistema preditivo que mostrava aos operadores onde o carrinho estaria quando começasse a agir no próximo comando. Apesar disso, os experimentos deixaram claro que um veículo lunar precisaria se mover extremamente devagar para ser dirigido de maneira confiável.
Cerca de uma década depois de ser construído, o carrinho renasceu como um veículo autônomo. Trazido para fora, ele rolou em um ritmo de caminhada consistente, seguindo uma linha branca. Esse rastreamento funcionava às vezes, mas inconsistências na iluminação, interferência visual de outros objetos ou uma curva abrupta podiam tirar o carrinho do curso.
Em sua forma final, o carrinho foi equipado com recursos de visão 3D. Também foi reconfigurado para fazer uma pausa após cada metro de movimento e levar de 10 a 15 minutos para reavaliar seus arredores e reavaliar seu caminho decidido. Em 1979, esta versão cautelosa do carrinho fez seu caminho com sucesso 20 metros através de uma sala cheia de cadeiras em cinco horas sem intervenção humana.
Em 1987, o Stanford Cart foi incluído no Robot Theatre no Digital Computer Museum em Boston, ao lado de Shakey e do Stanford Arm. Agora está em exibição no Computer History Museum em Mountain View, Califórnia.
Conclusão
Nesta aula analisou-se alguns conceitos fundamentais para o estudo de robótica em geral e exemplos históricos de autômatos. Poder-se-ia citar nanorrobótica, robôs meméticos e outras tantas tecnologias robóticas não abordadas, mas nosso foco é a robótica educacional e construiremos conhecimento necessário para isso ao longo de nossas aulas.
Fim da Aula 02