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Tecnologia

Para desviar como os gafanhotos

Cientistas desenvolvem mecanismo anticolisão baseado no sistema nervoso dos insetos. O método poderá ser aplicado em automóveis

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postado em 04/03/2013 18:00 / atualizado em 04/03/2013 11:54

Roberta Machado

Os sistemas de navegação usados em carros para evitar acidentes consistem basicamente de um sensor que avisa o motorista ou aciona os freios quando um obstáculo está perto. A ideia chegou às fábricas há poucos anos, mas está longe de ser original. Milhões de anos antes de os homens sequer existirem — e, um dia, criarem os automóveis —, os gafanhotos já contavam com um aparato anticolisão extremamente eficiente. Basta tentar capturar um deles para testemunhar a rápida reação desses insetos, que parecem prever os movimentos do predador. Cientes desse talento excepcional, um grupo de cientistas do Reino Unido estudou a visão do bicho para reproduzir a habilidade em máquinas e, no futuro, melhorar a segurança ao volante.

O processo de pesquisa e replicação do complexo sistema criado pela natureza foi descrito no International Journal of Advanced Mechatronic Systems por cientistas das universidades de Lincoln e de Newcastle. A ideia de transferir os reflexos do gafanhoto para robôs entrou em prática em 2011, mas o estudo do inseto teve início há 25 anos, o que permitiu a compreensão detalhada do funcionamento de seu sistema nervoso.

“Gafanhotos têm reações comportamentais rápidas e um sistema nervoso compacto, com muito menos células que o dos vertebrados. Então, podemos compreender seus circuitos mais facilmente”, explica Claire Rind, pesquisadora do Instituto de Neurociência da Universidade de Newcastle. O segredo do bicho está numa célula chamada detector lobular gigante de movimento, que fica localizada sob os olhos e transmite informações às células nervosas. O conhecimento desse mecanismo foi fundamental para criar o novo sistema, que mistura biologia com robótica e computação. “As interações com os neurônios dão origem à detecção de colisão. Quando conhecidas, podem ser copiadas num código de computador ou em silício”, resume Rind.

Na etapa atual da pesquisa, o sistema é testado em um minirrobô automatizado. Uma câmera panorâmica registra o cenário à frente da máquina, e a imagem gerada é refletida numa pequena câmera, que divide a imagem em duas partes (as porções esquerda e direita do vídeo). Esses dados são enviados em tempo real para dois sistemas que imitam o detector do gafanhoto. Por meio de diferentes camadas de processamento, a visão do robô é traduzida em ordens de movimento. Se as imagens dos dois lados forem parecidas, o veículo anda em linha reta. Mas se uma mudança for detectada por uma das células artificiais, a interferência é vista como um obstáculo, resultando numa ordem imediata para que o robô vire para o outro lado. A máquina bioinspirada foi testada em pistas curvas e com obstáculos e conseguiu se mover, sozinha, sem esbarrar em nenhum objeto. Até mesmo quando foi direcionada a uma parede, ela conseguia realizar uma meia-volta bem a tempo de evitar a colisão.

Variedade


O mercado de veículos já oferece algumas opções para alertar ou até mesmo ajudar o motorista a se proteger de colisões. A mais comum delas é o sistema de ultrassom, que traduz em sons a distância entre um carro e um obstáculo, como o veículo de trás durante uma manobra de baliza. Outros dispositivos calculam o tamanho da vaga com sensores laterais e controlam o volante enquanto o condutor acelera suavemente para uma manobra perfeita. Os mais avançados ajudam a manter o carro dentro da faixa de rolagem e até mesmo freiam automaticamente se a distância entre o radar e o carro da frente ficar muito curta.

Embora ainda sejam relativamente caros — alguns desses equipamentos chegam a custar metade do valor de um carro popular —, os acessórios se baseiam em tecnologias relativamente simples, que foram criadas para localizar alvos parados, e não veículos em alta velocidade. “O sistema de ultrassom foi inventado pela Polaroid. O mesmo princípio era usado antigamente para o automático em máquinas fotográficas”, comenta Guilherme Pereira, professor de engenharia elétrica da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). “O outro usa um radar, um sensor usado para detecção de navios em profundidade, bem mais sofisticado.”

Um dos sensores automobilísticos mais discutidos atualmente é o sistema infravermelho, que levou o carro do Google por diversas estradas do mundo para a produção do Street View do Google Maps. O feixe de luz emitido pelo sensor do carro faz uma varredura completa da rua, criando um mapa em três dimensões e em tempo real da rua e dos veículos próximos. O método, apontam especialistas, é muito eficiente, mas também tem suas falhas. “Existem problemas no âmbito de pesquisa que têm de ser resolvidos. Esse tipo de sistema emite um sinal e fica esperando resposta. Em situações com múltiplos veículos com o mesmo sinal, há um problema, pois um interfere no outro”, avalia Eros Comunello, pesquisador do Instituto Nacional para Convergência Digital (INCoD).

Iluminação

Mesmo o sistema criado pelos pesquisadores do Reino Unido, ressalta Eros, teria problemas em ruas de verdade. Como ele depende da resposta visual, a segurança só seria garantida em estradas bem iluminadas. Por isso, o sistema de controle motor por estímulo visual não pretende ser um solução única para a segurança automotiva, e sim uma tecnologia que, combinada a outras, pode aperfeiçoar a navegação nas estradas e até mesmo contribuir para o desenvolvimento de um carro totalmente automatizado. “O que temos visto atualmente são soluções híbridas. Múltiplos sensores capturando várias informações e, com base nelas, tomando decisões”, explica Eros Comunello.

O dispositivo inspirado nos gafanhotos, que ainda está em fase de testes, deve continuar em desenvolvimento até 2015. Depois de pronto, poderá ser aplicado em automóveis, em tecnologias de vigilância e até mesmo em videogames. Os cri

Gafanhotos têm reações comportamentais rápidas e um sistema nervoso compacto, com muito menos células que o dos vertebrados. Então, podemos compreender seus circuitos mais facilmente”

Claire Rind, pesquisadora do Instituto
de Neurociência da Universidade de Newcastle

Aprendendo com as baratas

Enquanto britânicos olham para os gafanhotos, norte-americanos investem em baratas para aperfeiçoar a robótica. Depois de observar a forma como esses insetos andam, os cientistas da Universidade de Michigan concluíram que os movimentos dos bichos podem ter grande valor para a mecânica. As baratas foram colocadas em plataformas por onde caminhavam normalmente até que um impulso puxava o suporte de lugar, derrubando as cobaias. Os pesquisadores compararam as atividades no sistema nervoso do inseto com a velocidade que ele levava para se recuperar do susto e viram que ele é capaz de se levantar e correr antes de os nervos alertarem do perigo, o que significa que ele reage ao susto de forma totalmente mecânica. Esse princípio pode ser aplicado em robôs para economizar energia e acelerar a resposta a obstáculos e impactos.
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