Um robô de aproximadamente 10 centímetros, projetado por estudantes da Engenharia de Robôs da FEI, um Mouse autônomo, navega de forma inteligente em labirintos. Chamado de Micromouse, o projeto integra uma competição que desafia equipes universitárias do mundo a desenvolverem pequenos robôs capazes de mapear e resolver labirintos.
O diferencial da história é que no projeto da FEI, toda essa lógica acontece dentro do próprio robô, sem apoio de computadores externos. Ou seja, exige que o sistema funcione de forma autônoma de ponta a ponta, o que inclui leitura de sensores, tomada de decisão e controle de movimento.
Quem vence o labirinto?
Segundo o professor orientador Fagner Pimentel, do curso de Engenharia de Robôs da FEI, a maior dificuldade foi fazer esse processo acontecer dentro das restrições de hardware. Ele explica que não foi possível utilizar ferramentas robustas como o ROS2, que é um conjunto de bibliotecas avançadas usado para desenvolver sistemas robóticos, o que levou a equipe a programar tudo em MicroPython, uma linguagem feita para microcontroladores.
O maior desafio técnico foi lidar com limitações físicas do tamanho do robô e manter leituras de sensores estáveis. Vibrações mecânicas criadas pelos motores, por exemplo, podiam comprometer a precisão, e não havia espaço para sistemas de amortecimento.
Mouse autônomo da FEI é modular
Pimental explica que a estrutura modular, que permite substituir peças, componentes e parte da programação com facilidade, foi academicamente oportuna, pois os estudantes puderam compreender partes específicas do sistema e testar novas soluções ao longo dos anos, em vez de trabalhar com uma plataforma fechada.
O projeto reuniu conhecimentos de várias disciplinas do curso. A parte mecânica utilizou conteúdos de dinâmica, transmissão de potência e elementos de máquinas. A eletrônica dependeu da integração entre sensores, motores e processadores. Já a navegação recorreu aos conceitos de planejamento de trajetória e interpretação sensorial estudados em navegação de robôs móveis e robótica probabilística. Para a equipe, ver o robô operando em um cenário real reforçou a importância da prática na consolidação da teoria.
Com as futuras melhorias, além de atuar nas competições, o conceito poderá ser adaptado para inspeções e mapeamento de ambientes extremos. Entre eles cavernas ou locais de difícil acesso, e até futuras aplicações de resgate.
