Os robôs estão participando cada vez mais de nossas vidas diárias, assumindo tarefas simples em casa e nas empresas. Durante suas tarefas, esses robôs são confrontados com uma ampla gama de objetos articulados, como ferramentas, armários, gavetas e outros.

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Os objetos, como bem sabemos possuem um número infinito de formas possíveis, e os robôs precisam discernir rapidamente todas as variações possíveis para mover ou recuperar objetos nesses espaços.

Permanece o problema de como ensinar a um robô todas essas possíveis variações e como ele pode navegar por ambientes desordenados e não planejados. 

A fim de melhorar a percepção robótica, cientistas da Universidade de Michigan em Ann Arber, liderados por Karthik Desingh, criaram um algoritmo metódico que calcula e estima várias poses potenciais de objetos articulados. Condensado, o algoritmo ensina o robô a coordenar suas ações. O artigo sobre a pesquisa foi publicado nesta semana na revista Science Robotics.

Em última análise, isso será extremamente útil e melhorará o serviço de robôs comerciais ou robôs domésticos, pois sua capacidade de interagir e movimentar objetos e ferramentas articulados aumentará muito. 

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