Investigadores da Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) desenvolveram uma nova metodologia para que um robô aprenda sozinho a mover os braços através da combinação de um tipo de aprendizagem por observação e da intercomunicação dos seus membros. Este avanço, apresentado recentemente no congresso de robótica mais importante do mundo, o IROS2025, representa mais um passo para conseguir robôs de serviço mais naturais e fáceis de ensinar, capazes de realizar tarefas de assistência em ambientes domésticos, como pôr e tirar a mesa, passar a ferro ou arrumar a cozinha.

Esta investigação aborda um dos problemas mais complexos da robótica atual: a coordenação de dois braços que trabalham em conjunto. Na UC3M, estão a fazê-lo utilizando o robô ADAM (Autonomous Domestic Ambidextrous Manipulator), que já é capaz de realizar tarefas de assistência em ambientes domésticos. «Ele pode, por exemplo, pôr a mesa e arrumá-la depois, arrumar a cozinha ou levar ao utilizador um copo de água ou os medicamentos na hora indicada. Também pode ajudá-lo quando ele vai sair, levando-lhe um casaco ou uma peça de roupa», explica uma das investigadoras do Mobile Robots Group do Robotics Lab da UC3M que trabalha nesta linha de investigação, Alicia Mora.

O ADAM foi construído para ajudar os idosos nas suas tarefas diárias dentro de casa ou em residências, explica o diretor do Mobile Robots Group, Ramón Barber, professor do Departamento de Engenharia de Sistemas e Automática da UC3M: «Todos conhecemos pessoas para quem gestos tão simples como alguém lhes trazer um copo de água com um comprimido ou pôr a mesa representam uma ajuda muito importante. Esse é o principal objetivo do nosso robô».

Na comunicação apresentada no IROS 2025 pelos investigadores Adrián Prados e Gonzalo Espinoza, do Mobile Robots Group, há algumas semanas na China, eles propõem uma abordagem revolucionária para coordenar o trabalho dos braços do robô: ensinar cada braço a realizar a sua tarefa de forma independente (através da «aprendizagem por imitação») e, em seguida, permitir que ambos «comuniquem» através de um sistema matemático chamado Propagação de Crenças Gaussianas. Este método funciona como um diálogo invisível e constante entre os braços, permitindo-lhes coordenar-se em tempo real para evitar colisões entre si ou com obstáculos, sem necessidade de parar para recalcular. O resultado é um movimento fluido, eficiente e natural, testado com sucesso tanto em simulações como em robôs reais destinados à assistência doméstica.

Ensinar um robô a realizar tarefas cotidianas continua sendo um dos grandes desafios da robótica. Tradicionalmente, programar um robô implicava escrever milhares de linhas de código para definir cada movimento. Diante dessa abordagem, a aprendizagem por imitação propõe uma alternativa mais intuitiva: que o robô aprenda como uma pessoa faz, observando e replicando ações humanas. Nesse paradigma, o humano mostra a tarefa (movendo diretamente o braço do robô ou gravando-se enquanto realiza uma ação) para ensiná-lo, por exemplo, a servir água ou a organizar uma estante. No entanto, copiar um movimento não é suficiente. Se o robô aprender a pegar uma garrafa em uma posição exata e ela se deslocar ligeiramente, um sistema que apenas imita repetirá o gesto original e falhará. Portanto, o verdadeiro objetivo da manipulação robótica não é a repetição mecânica, mas a adaptação e a compreensão do movimento.

As técnicas desenvolvidas por estes investigadores abordam este problema fazendo com que os movimentos aprendidos se comportem como um «elástico»: se o objetivo mudar de posição, a trajetória deforma-se suavemente para alcançá-lo, mantendo a essência da ação. Assim, o robô pode adaptar-se a novas situações sem perder propriedades-chave do movimento, como manter uma garrafa na posição vertical para não derramar o conteúdo. “O objetivo final é que os robôs deixem de ser simples gravadores de movimentos e se tornem verdadeiros colegas de trabalho, capazes de perceber o seu ambiente, antecipar ações e colaborar com segurança em espaços humanos”, afirma Adrián Prados.

Percepção, raciocínio e ação

Na prática, o funcionamento do robô é organizado em três fases. Em primeiro lugar, a percepção, através da recolha de dados do ambiente por meio de sensores. Em seguida, o raciocínio, no qual essas informações são processadas para extrair dados relevantes. Finalmente, a ação, quando o robô decide como agir, seja movendo a sua base, coordenando os braços ou executando uma tarefa específica. Para isso, o ADAM utiliza sensores laser em 2D e 3D, que permitem medir distâncias, detetar obstáculos e localizar objetos, bem como câmaras RGB com informação de profundidade, com as quais são gerados modelos tridimensionais do ambiente.

Um dos desafios mais importantes é passar de «ver» objetos para compreender a sua utilização e o contexto do utilizador. Tradicionalmente, essa compreensão baseava-se em bases de dados de senso comum. Atualmente, Alberto Méndez, também investigador do Mobile Robots Group, trabalha na incorporação de modelos generativos e inteligência artificial que permitem ao robô adaptar o seu comportamento à situação concreta e ao que está a acontecer em cada momento.

Embora o ADAM seja atualmente uma plataforma experimental, com um custo aproximado entre 80.000 e 100.000 euros, a tecnologia é considerada suficientemente madura para se acreditar que, dentro de 10 a 15 anos, robôs desse tipo poderão conviver conosco em nossas casas a um custo muito mais acessível.

Para além dos avanços técnicos, este trabalho destaca o papel da robótica como parte da solução para o envelhecimento da população, um desafio crescente na nossa sociedade. «A cada dia há mais idosos na nossa sociedade e menos pessoas para cuidar deles, por isso este tipo de soluções tecnológicas serão cada vez mais necessárias», conclui Ramón Barber. Neste contexto, «os robôs assistentes perfilam-se como uma ferramenta fundamental para melhorar a qualidade de vida e a autonomia das pessoas».

Vídeo: https://youtu.be/Ew86EO3wWio