Olá, leitor!

Segue abaixo a notícia ""Cão-robô": Au-Spot poderá explorar a superfície e as cavernas de Marte", publicada no site da Canaltech, no dia 18/12/2020.

O interessante é que a Boston Dynamics não mirava no mercado espacial, mas agora poderá atuar no mesmo com um grande diferencial competitivo.

Esse setor espacial é tudo de bom mesmo!

Tanto transborda tecnologias para outras áreas quanto absorve inovações com a mesma facilidade!

Saudações e boa leitura!

Rui Botelho

(Brazilian Space)

"Cão-robô": Au-Spot poderá explorar a superfície e as cavernas de Marte

Canaltech

Por Danielle Cassita

18 de Dezembro de 2020 às 23h00

Você já deve ter visto o Spot, o “cão-robô”da Boston Dynamics, que é capaz até de pastorear gado em fazendas. Agora, durante uma apresentação feita nesta semana na reunião anual do American Geophysical Union (AGU), pesquisadores da NASA/JPL-Caltech apresentaram o “Au-Spot”, um robô parecido com seu colega que, com inteligência artificial e diferentes sensores, pode navegar pelo Planeta Vermelho mesmo com os desafios do terreno — e até explorar cavernas abaixo da superfície por lá.

O "cão autônomo" é, na verdade, uma versão modificada do Spot, o explorador mecânico capaz de se mover em qualquer direção e em terrenos variados, além de também se levantar sozinho caso caia. Este robô é voltado para fins industriais, como para o monitoramento de locais de construção e inspeções remotas. O Spot se move a 4,8 km/h, sua bateria dura aproximadamente 90 minutos e foi lançado no mercado no passado. Assim, mais de 60 cientistas e engenheiros da Collaborative SubTerranean Autonomous Resilient Robots (CoSTAR) prepararam o Au-Spot com sensores de rede e software, para ajudá-lo a realizar escaneamentos de forma autônoma autonomamente e mapear o ambiente.

 

Geralmente, os rovers tradicionais que vão explorar Marte acabam ficando limitados a superfícies planas, sendo que há várias regiões de interesse científico que só podem ser alcançadas ao se enfrentar terrenos bastante irregulares ou abaixo do nível do solo. Por isso, estes “cachorros robóticos marcianos” podem ser excelentes para enfrentar esses desafios, já que, se caírem, eles podem se levantar: “com algoritmos de recuperação, o robô pode se endireitar sozinho depois de quedas de múltiplas altitudes”, disseram os cientistas.

Fonte: www.livescience.com

Além de ágil, este robô conta com sensores que permitem evitar obstáculos, escolher uma rota entre várias opções e produzir mapas virtuais de túneis subterrâneos e cavernas, que podem ser usados pelos operadores na base. Na prática, ele pode ainda realizar manobras que rovers como o Curiosity e até o Perseverance não conseguiriam, além de ser cerca de 12 vezes mais velozes do que os rovers atuais. Durante os testes, o cão robótico caminhou a 5 km/h — para comparação, o rover Curiosity se move pela superfície de Marte a 0,14 km/h.

 

Quando está em ação, o robô processa as informações coletadas por seu lidar e sensores visuais, térmicos e de movimento, que são usadas para criar mapas 3D. Já com a inteligência artificial, o “cão” consegue aprender quais estruturas devem ser evitadas, identificando também objetos que podem ser de interesse científico. Enquanto isso, um módulo de comunicação permite que o robô envie dados para a superfície enquanto está explorando o subterrâneo. Assim, o cão autônomo poderia explorar cavernas em busca de evidências de vida em um passado distante, por exemplo.

 

Agora, os membros da equipe CoSTAR estão testando o Au-Spot em situações e terrenos variados, com obstáculos, túneis, rampas e localidades externas que imitam o que há em Marte, como tubos de lava localizados na Califórnia — e, na prática, as demonstrações mostram como robôs sem fios são capazes de explorar os arredores de formações geológicas e mapear cavernas profundas: “esses comportamentos podem, um dia, permitir missões científicas revolucionárias na superfície e subsuperfície de Marte, expandindo as fronteiras da capacidade da NASA para explorar locais tradicionalmente inacessíveis”, finalizaram os cientistas.

 

Fonte: Live Science