Boston Dynamics instala rodas de patinete no Atlas para testar quanto seu simulador conhece os motores

A Boston Dynamics colocou rodas no seu humanoide Atlas e entregou a direção a um controlador aprendido. Um único adaptador sob medida prende um aro de patinete comum ao atuador de tornozelo que o Atlas já tinha, e é a única peça nova da montagem, escreveu o engenheiro de controle Xiaoyu (Andy) Wu no blog da empresa em 9 de novembro. No software, cada roda é modelada como um tornozelo que gira sem parar. "Um Atlas com rodas não é um produto. É uma bancada de pesquisa", diz a empresa.

As rodas são a parte menos importante do experimento. Wu escolheu a direção porque cada arrancada, curva e parada leva os motores por toda a faixa de torque e velocidade sob carga real, e a pergunta era se uma política treinada em simulação se sustenta quando os atuadores reais trabalham no limite. O que a Boston Dynamics apresenta de fato é um modelo de motor bom o bastante para treinar com ele. Esse modelo pertence aos atuadores em que foi medido. A Hyundai Mobis, que ganhou o pedido dos atuadores do Atlas, começa a fabricar protótipos no seu centro de pesquisa de Uiwang em novembro e prevê fornecê-los em 2028, segundo o ZDNet Korea (nossa reportagem).

Quase todo o trabalho foi fazer os motores simulados se parecerem com os reais

O controle de corpo inteiro treinado por reforço passa por milhões de simulações antes de tocar o hardware, e a política aprende tudo o que o simulador deixa. "Se a simulação usada no treino supõe motores idealizados demais, a política pode acabar aprendendo coisas que o hardware real não consegue fazer", escreve Wu. Fechar essa lacuna sim-to-real exigiu experimentos de caracterização, conferir se os parâmetros de controle de baixo nível batiam em cada configuração de software e ajustar o modelo de motor simulado ao que a equipe mediu no robô.

O lado do aprendizado deu menos trabalho. Poucas mudanças na recompensa, na faixa de comandos de treino e no modo de manter a postura bastaram para que um rolamento suave surgisse sozinho, diz o blog. Wu alimentou a política com clipes de captura de movimento humano com muito deslizamento de pés. Nos deslocamentos laterais, em que uma pessoa deslizaria os pés, a política aprendeu a esterçar as rodas e rolar. Um salto de 360 graus, que segue a gravação de uma pessoa, deu certo na primeira tentativa.

As lições voltam para o robô com pernas

A Boston Dynamics diz que o aprendizado "já está sendo levado de volta à nossa configuração padrão", e o próximo projeto de Wu é como a política reage a atuadores com falha. O setor está dividido: muitas empresas desenvolvem humanoides com rodas, outras continuam fiéis às pernas, observa o The Robot Report, e Jonathan Hurst, cofundador da Agility Robotics, disse que o Digit provavelmente não terá rodas, embora a empresa estude outras configurações com elas.

A questão em aberto é quanto do modelo de motor sobrevive à troca pelas peças da Mobis. A Mobis vai aplicar padronização e modularização às peças e continuar melhorando o desempenho, segundo o ZDNet Korea. Se os novos atuadores se comportarem como os atuais no limite, o modelo continua valendo; se não, é esse trabalho que terá de ser refeito. Segundo Wu, o único hardware novo foi um adaptador sob medida para um aro de patinete comum. O caro foi conhecer os motores.