Julia Monteiro
Julia Monteiro
Ciência e Espaço · 1 de julho de 2021 · 2 min de leitura ·

Retroescavadeira autônoma é aprovada nos primeiros testes

Retroescavadeira autônoma é aprovada nos primeiros testes

Mais uma novidade para quem duvida que os veículos autônomos vão dominar o dia a dia: uma retroescavadeira que funciona perfeitamente sem a presença humana, e com um desempenho bem próximo ao de um operador. A experiência faz parte de um estudo do Baidu Research Robotics and Auto-Driving Lab, na China, em conjunto com a Universidade de Maryland e College Park, nos EUA.

Os pesquisadores apresentaram o protótipo demonstrando como o sistema de escavadeira autônomo (AES) poderá realizar tarefas de carregamento de materiais por um longo período de tempo sem a presença de um ser humano. Trata-se de um dos primeiros sistemas de escavação do mundo que poderá ser implantado nas empresas, com bateria que garante uma autonomia de mais de 24 horas.

Introducing PanGu, our autonomous construction machinery platform powered by Baidu #AI to improve safety and reduce labor cost. The PanGu autonomous excavator system, built in collaboration with @XCMGGroup, was demonstrated at #BaumaChina2020. Read more: https://t.co/ZK3zXRAhRK pic.twitter.com/YvQy4eJBLs

Entre os benefícios já constatados estão a segurança operacional, redução nos custos, otimização do tempo e aumento da produtividade. São aspectos que estão na agenda de todas as companhias que buscam mais presença de mercado e aumento na lucratividade. As conclusões do estudo assim como a metodologia escolhida foram publicados na revista científica Science Robotics. 

De acordo com o chefe da Baidu Research Robotics and Auto, Dr. Liangjun Zhang, o trabalho apresenta uma arquitetura de sistema autônoma eficiente, robusta e que permite que escavadeiras de vários tamanhos executem tarefas de carregamento como as realizadas no mundo real. 

O sistema da retroescavadeira autônoma conta com câmeras e sensores proprioceptivos integrados a um módulo de percepção do ambiente em 3D, ou seja, o equipamento é capaz de identificar os materiais alvo por meio de algoritmos avançados e uma rede neural para gerar imagens limpas. 

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