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Os drones deixam de ser brinquedo

Em breve, eles entregarão suas encomendas da Amazon e a sua comida.


Robô da DJI para agricultura: os robôs se tornaram funcionais | Foto: cc0 DJI Agras/Pixabay

Você ouve um zumbido mecânico. Olha para cima, e ele lá está, pairando no céu - quatro rotores giratórios. Por cima do ombro, você vê alguém rastreando o vôo e manipulando controles. Drones, pequenos veículos voadores com diferentes graus de autonomia, chegaram para valer. Alguns supervisionam plantações do alto. Alguns fazem vídeos de filmes deslumbrantes. Alguns apenas irritam os vizinhos.


Na Virgínia, os drones entregam livros de biblioteca. E quando a NASA lançar o jipe-robô Mars 2020 em algumas semanas, ele contará com um helicóptero que terá que ser um pouco autônomo por causa do atraso na comunicação entre a Terra e Marte.

Os drones foram longe nos últimos anos, diz a roboticista Sarah Tang. Ela estudou drones e veículos aéreos não tripulados (UAVs, na sigla em inglês, e VANTs, em português) - um termo mais abrangente para veículos voadores autônomos - para seu trabalho de doutorado na Universidade da Pensilvânia (Penn).


Mas, embora o maquinário e o software tenham avançado, há muito o que fazer antes de os drones se tornarem tão úteis como tanta gente espera. É isso que Tang e seu ex-orientador de doutorado Vijay Kumar afirmam no paper Controle, Robótica e Sistemas Autônomos publicado pela Annual Review.

A Knowable Magazine entrevistou Tang, agora uma engenheira de software que trabalha em carros autônomos em Nuro, em Mountain View, Califórnia, sobre as promessas e os desafios dos drones. Essa conversa foi editada para maior duração e clareza.


Sara Tang, roboticista | Imagem: cc James Provost

Como você se interessou em estudar robótica e drones? Em Princeton, no meu primeiro ano, fiz um projeto independente de coordenação de robôs subaquáticos para sincronizar seus movimentos. Fiquei realmente interessada em equipes de robôs trabalhando juntos e em como eles podem colaborar, se comunicar e coordenar.

Comecei a trabalhar com drones na UPenn. Os drones têm essa grande capacidade de manobras muito ágeis. E esse foi um problema realmente interessante do ponto de vista de planejamento e controle. De um lado, você tem esse veículo que é muito difícil de controlar e estabilizar e, de outro, precisa planejar muito rapidamente para superar os obstáculos rapidamente durante o voo - você precisa fazer todas essas coisas acrobáticas. Eu pensei que essas duas coisas juntas eram muito legais.

Qual é a diferença entre um drone e um veículo aéreo não tripulado?

Drone refere-se à plataforma em si, uma coisa voadora. UAV refere-se a qualquer plataforma voadora que não é pilotada por uma pessoa - existe um software para controlá-la. Quais são alguns dos equívocos mais comuns sobre esses veículos?

São principalmente sobre o que os drones são capazes de fazer por conta própria. Parte disso vem dos vídeos de pesquisa: as pessoas mostram robôs fazendo essas coisas acrobáticas e intrincadas. Mas o que os espectadores podem não perceber é que os robôs são dependentes de sistemas externos. Eles têm marcadores neles.


Pense na tecnologia de captura de movimento, como o que foi feito com o personagem Gollum em O Senhor dos Anéis: o ator Andy Serkis usava uma roupa com bolas por toda parte - marcadores - para guiar a animação. Colocamos essas mesmas coisas em nossos robôs.

Com base nos marcadores, um sistema de câmera externa detecta, com precisão de centímetros, onde cada robô está espacialmente, com que rapidez está se movendo e sua orientação. Isso está muito, muito longe de um sistema totalmente autônomo, que usa apenas seus próprios sensores para mapear e entender o mundo e onde ele está.

Muito do trabalho atual está em pensar veículos totalmente autônomos que podem fazer coisas como entrega de alimentos ou vigilância. Ainda há muito trabalho a ser feito nesse ponto, em termos de autonomia a bordo para que os veículos possam navegar sem ajuda externa.

Quais são alguns dos sensores que entram em um veículo aéreo não tripulado mais bem-sucedido?

Existem dois grandes campos. Se você tem um robô projetado para algo como inspeção de minas, o robô não precisa ser tão acrobático, então pode transportar mais sensores. Geralmente, ele possui um sistema LIDAR (um sistema de escaneamento a laser que ajuda a construir mapas 3D do mundo) e câmeras. Já algo como um drone de vídeo, que requer menos precisão em sua trajetória de vôo, normalmente possui apenas uma câmera, o que permite que ele seja leve e ágil.

Como as pessoas estão usando drones e/ou UAVs?

No momento, a maior parte é apenas hobbista. Algumas empresas, como DJI e Skydio, são muito importantes para quem gosta de videografia. Isso pode se estender a filmes e outros projetos de vídeo.

No lado comercial, existem algumas aplicações que estão sendo exploradas. As companhias de seguros as utilizam para inspeções de telhados, pontes ou torres de celular. Coisas que seriam muito caras se você precisasse fazer com que um humano enfrentasse esses espaços - lugares como minas e túneis.

Outra aplicação é a reconstrução de edifícios: as empresas imobiliárias usam drones para voar e criar modelos 3D de casas e edifícios. Na agricultura, existe a ideia de usar drones para sobrevoar e inspecionar as colheitas.


O entretenimento é campo grande, com shows de luzes como as cerimônias de abertura dos Jogos Olímpicos de Inverno de 2018 e o show de Lady Gaga no intervalo do Super Bowl usando drones no ano anterior. E, claro, há drones de delivery.

Existem projetos diferentes, dependendo do uso - os drones com rotores tipo helicóptero e os robôs de asa fixa. No espaço de pesquisa, também existem robôs de inspiração biológica, com asas flexíveis que voam como pássaros ou parecem libélulas.

O que impulsiona a pesquisa bioinspirada? Trata-se de tentar entender coisas como a forma de os insetos voarem, ou de encontrar novas maneiras de voar?

Eu acho que uma das grandes motivações é tentar descobrir como fazer robôs menores. Os pesquisadores observam os insetos e a maneira como eles voam para tentar descobrir que forma seus drones podem assumir para ter todos os sensores e motores de que precisam, mas sendo tão pequenos quanto possível.

Qual é a vantagem de ser pequeno?

Uma idéia é que você poderia usar um "enxame" de drones para realizar uma tarefa, como um show de luzes coordenado ou uma operação de busca e salvamento. E quando você tem mais drones, obviamente você precisa diminuir o tamanho deles.


No lado da pesquisa, o drone pequeno é impulsionado pela possibilidade de criação de equipes cooperativas. Empresas como a Intel estão trabalhando em enxames de drones maiores para entretenimento.

O que impulsionou o crescimento de veículos aéreos?

Houve um grande estímulo na comunidade de pesquisa para usá-los como uma plataforma para aplicações de robótica, porque estavam sendo produzidos em massa para uso recreativo e ficaram baratos. Você pode comprá-los de prateleira, configurar o hardware e fazer experiências com eles.

Mais tarde, o campo de pesquisa começou a ver os recursos autônomos que eles poderiam ter. Isso levou a startups que se propuseram a oferecer serviços, com financiamento de capitalistas de risco e outras fontes.

Outro grande impulso veio da Darpa, a agência de pesquisa de tecnologia do Departamento de Defesa dos EUA. Historicamente, a Darpa tem interesse em robótica e autonomia, e seu programa Fast Lightweight Autonomy promove o desenvolvimento de veículos autônomos usando sensores e bateria limitados.


Esses veículos tiveram que ser construídos com peças comerciais. Também havia um limite de peso. Eles precisavam ser capazes de operar de forma autônoma, sem GPS, sem mapas pré-construídos e sem intervenção do piloto.

Para a tarefa, seria dada a posição de um barril vermelho. O drone saberia como era o barril antes. Teria que voar para essa posição, identificar o barril vermelho e depois voar de volta. Mas, ao longo do caminho, teria que fazer todo o tipo de coisas.


Poderia começar a voar ao ar livre e ter de entrar num ambiente interno através de uma janela, depois descer as escadas do prédio e achar uma porta para voar de volta a sua posição de início.

A idéia era que o robô não tivesse idéia do que poderia estar entre ele e a localização desse barril vermelho, e teria que ser capaz de detectar, mapear e tomar decisões em tempo real para navegar nesses ambientes anteriormente desconhecidos.


Havia também ênfase na velocidade: eles realmente queriam aumentar a velocidade com a qual esses robôs seriam capazes de voar.

O Departamento de Defesa está interessado em aplicativos de vigilância e mapeamento. Anteriormente promovia competições entre humanóides de resposta a desastres e um desafio de veículo urbano sem motorista que envolvia sistemas autônomos. O financiamento que forneceu realmente deu um empurrão na pesquisa.

Que tipo de becos sem saída tem havido?

Houve um período de desilusão depois de todo o financiamento de startups. Houve alguns fracassos que chamaram a atenção. Por exemplo, uma empresa chamada Torquing Group recebeu US $ 3 milhões em uma campanha do Kickstarter para um drone chamado Zano e nunca entregou um produto.


Uma empresa chamada Lily Robotics também quebrou antes de entregar um produto; fez uma campanha de crowdfunding para um drone que seguiria as pessoas, mas teve que fechar antes de poder enviar o produto.


A GoPro fez um drone chamado Karma. Os usuários relataram que havia um problema em que caía aleatoriamente do céu. A GoPro acabou recolhendo o produto e interrompendo completamente a produção.

As pessoas começaram a perceber que esse problema é mais difícil do que pensávamos inicialmente. Não é algo que alguns milhões de dólares e a implementação de idéias de trabalhos de pesquisa possam resolver.


Ser capaz de resolver o problema de fabricação, resolver o problema de robótica e autonomia e, em seguida, reunir tudo em um produto que você entrega ao cliente é realmente desafiador e difícil. Financiadores são um pouco mais seletivos agora.

O que é necessário para manter um UAV estabilizado em voo?

Se você pensa em um drone com quatro rotores - um quadrotor - isso não é algo que pode se estabilizar por si só . Se você comprar um de prateleira, há um software em execução para estabilizá-lo e depois você controla para onde ele vai.


A capacidade de pairar no lugar é complexa. O robô precisa conhecer sua orientação e velocidade. Ele também precisa controlar a taxa na qual cada um de seus motores gira para permanecer em equilíbrio. Tudo isso requer software.

Seu paper cobre muitas das necessidades de software dos sistemas de drones. Um dos tópicos abordados são os sistemas de inteligência artificial, incluindo a filtragem Kalman. Você pode explicar o que é isso e como se conecta aos sistemas UAV?

Um filtro Kalman é um modelo matemático que fornece uma maneira de um robô fundir informações provenientes de seus sensores com seu modelo interno de como espera se mover.


Um exemplo frequentemente usado é imaginar um robô que está se movendo por um corredor. Ele sabe quantas portas esse corredor tem e sabe que uma porta está a cada 2 metros. Se ele mede velocidade e tempo, pode estimar a distância. Esse é um modo de informação.


O outro modo é: "Você vê uma porta ou não?" Digamos que o robô pense que caminhou 2,5 metros e, de repente, ele vê uma porta. Ele esperava que a primeira porta estivesse a 2 metros, por isso é preciso pegar essas duas informações e resolvê-las para saber onde ele está no mundo.

O filtro Kalman permite que os robôs combinem informações, ao longo do tempo, de vários sensores para entender onde eles estão no mundo. Mais importante ainda, permite modelar o ruído nas medições do robô e entender o quão certo ou incerto o robô deve estar.

Você também fala sobre o controle de aprendizado iterativo em seu artigo. O que é isso?

Uma das coisas mais legais que está acontecendo é a possibilidade de usar aprendizado de máquina e aprendizado profundo para controlar melhor os robôs. Por exemplo, você não tem um modelo exato de como seus motores responderão a um comando ou perturbações do vento ou outras coisas ao seu redor. No aprendizado iterativo, ao continuar executando a tarefa, você usa essas informações para melhorar seu modelo de mundo.

Digamos que eu queira que meu drone voe de uma certa forma, como um círculo. Se eu alimentar o robô com uma sequência de entradas, como comandos do rotor, ele seguirá o círculo. Observo o que o robô realmente faz e o que eu queria que ele fizesse. Com base em seus erros, calculo as correções a serem aplicadas à entrada para melhorar o desempenho na próxima vez.

Como os avanços no aprendizado de máquina afetaram os UAVs?

Isso ajudou a entender os dados do sensor que o UAV está recebendo. O robô pode ter um conjunto de seis ou oito câmeras e está obtendo todos esses dados de imagens. O aprendizado de máquina pode nos ajudar a processar isso em informações sobre o mundo que o robô pode usar, como a rapidez com que ele está se movendo. Essa é uma área.

A outra são controles. Você pode usar o aprendizado de máquina para melhorar o desempenho do robô, compensando coisas como o vento, difíceis de modelar matematicamente.

O que você vê acontecendo com os UAVs nos próximos anos?

No lado da pesquisa, há mais a ser feito em termos de operação totalmente autônoma e demonstrar que isso pode ser feito com robustez. Por exemplo, o Skydio possui esse drone que pode rastrear você e segui-lo enquanto você estiver dirigindo, andando de bicicleta de montanha ou montando a cavalo. Esse foi um grande avanço.

Outra coisa é trabalhar com os reguladores para provar que essas coisas são seguras para voar autonomamente fora da linha de visão e sobre cidades e populações.


Também precisamos ser capazes de dar esse salto de testes dentro da linha de visão para ter algum tipo de programa piloto em que uma empresa diz: "OK, vamos começar a fazer entregas com esses drones" e, em seguida, lança um serviço que dê dinheiro. Eu acho isso realmente emocionante para o futuro.

O que os pesquisadores ou startups de drones mais bem-sucedidos fizeram para se destacar neste espaço?

Essa é uma opinião pessoal, mas acho que foi ter alguma experiência em robótica e ter a perspectiva de que há desafios, que as coisas demoram um pouco. Esse é o fator diferenciador, especialmente para as empresas. Não prometa demais. Não diga: "Me dê US $ 100 e entregarei para você em quatro meses um drone que ainda nem comecei a desenvolver". Dê um passo de cada vez e faça isso sistematicamente.

Para os drones, o que é mais promissor agora?

Penso que a inspeção é o que mais ressoa: usar robôs para inspecionar debaixo pontes ou em cima de telhados ou em outros locais perigosos.

Sou um pouco cautelosa com a robótica pessoal. Se você pegar um robô e colocá-lo nas mãos dos consumidores e disser: "Você pode interagir com esse robô da maneira que desejar", as exigências de quão bem esse robô deve funcionar e as situações que ele precisa entender e lidar são simplesmente sem fim.

Mas se você tem uma área operacional definida, pode dizer: "Essa é a minha tarefa e preciso ser muito robusto e muito confiável nessa tarefa". Isso restringe seu problema a algo gerenciável. Você pode se concentrar nos recursos de autonomia necessários para que isso funcione muito, muito bem.


Esse texto, de John Wenz, foi republicado da Knowable Magazine, uma iniciativa independente do publisher sem fins lucrativos Annual Reviews. Leia o original em inglês.


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