Ambientes não estruturados requerem robôs versáteis com morfologia adaptável que possam realizar múltiplas ações direcionadas a objetivos, incluindo locomoção em espaços confinados, mapeamento ambiental, recuperação e manipulação de objetos. Em resposta a esses desafios, pesquisadores da Universidade de Bristol construíram o Tetraflex, um robô em forma de tetraedro com tubulação flexível que pode se mover

Ambientes não estruturados requerem robôs versáteis com morfologia adaptável que possam realizar múltiplas ações direcionadas a objetivos, incluindo locomoção em espaços confinados, mapeamento ambiental, recuperação e manipulação de objetos.

Em resposta a esses desafios, pesquisadores da Universidade de Bristol construíram o Tetraflex, um robô em forma de tetraedro com tubulação flexível que pode se mover através de pequenas aberturas ou em terrenos desafiadores.

O robô Tetraflex é composto por nós rígidos em forma de disco localizados nos quatro cantos do dispositivo. Esses nós são conectados entre si por meio de seis suportes separados, cada um formado por um fole de borracha hermético. O comprimento do suporte pode ser controlado variando a pressão do ar dentro do fole.

Pressões mais altas fazem com que o fole se estenda, enquanto pressões mais baixas fazem com que ele se contraia. Ao controlar a pressão em cada fole simultaneamente, é possível controlar a mudança de forma e tamanho do robô, permitindo-lhe alternar entre diferentes formas corporais. Isso, por sua vez, permite que ele se mova pelas superfícies de várias maneiras diferentes, como rolar ou rastejar.

O robô Tetraflex é potencialmente útil para mobilidade em ambientes desafiadores ou confinados, como navegar em escombros para alcançar sobreviventes de um terremoto, realizar inspeções em plataformas de petróleo ou até mesmo explorar outros planetas.

O robô também pode encapsular objetos frágeis e transportá-los com segurança dentro de seu corpo mole, ajudando na pesquisa ecológica ou no descomissionamento nuclear.

Em trabalhos futuros, os pesquisadores planejam aplicar algoritmos de aprendizado de máquina que possam permitir-lhes explorar minuciosamente os padrões de movimento e otimizar os atuais.

“O aspecto mais interessante deste estudo para mim é a versatilidade do Tetraflex e como poderemos usar esses robôs para explorar terrenos desafiadores e realizar tarefas em áreas que os humanos não conseguem acessar. Os múltiplos andamentos disponíveis para o Tetraflex e a capacidade de transporte de objetos mostram bem essa versatilidade”, disse o autor principal, Peter Wharton, em um comunicado oficial.

“Pode haver algumas maneiras realmente criativas e eficazes de se movimentar ou interagir com o ambiente que ainda não descobrimos”, ele adicionou.

Atualizado em by Tama Mayoral
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