Controle por linguagem natural permite orientar o robô por fala ou texto: ele compreende a intenção, planeja passos e executa ações com segurança, usando visão e sensores para se adaptar ao ambiente.

Conteúdo

• Linguagem natural e planejamento
• Percepção multimodal e navegação
• Manipulação bimanual e destreza
• Aprendizado por demonstração
• Segurança, privacidade e limites
• Aplicações e integração

Linguagem natural e planejamento

Modelos de linguagem (LLMs) interpretam objetivos em linguagem natural e os traduzem em planos de ação. O robô valida pré‑condições, executa passos e pede esclarecimentos quando necessário.

Percepção multimodal e navegação

Visão computacional, LiDAR e IMU constroem um mapa do ambiente para localizar objetos, evitar obstáculos e manter o equilíbrio. O sistema atualiza o plano ao detectar mudanças.

Manipulação bimanual e destreza

Mãos com feedback tátil e controle de torque permitem abrir portas, pegar ferramentas e operar interfaces. Políticas de controle ajustam força e trajetória em tempo real.

Aprendizado por demonstração

O robô aprende habilidades a partir de demonstrações humanas (teleoperação ou vídeos), generalizando para variações de objetos e posições sem reprogramação extensa.

Segurança, privacidade e limites

Barreiras virtuais, zonas seguras e parada de emergência protegem pessoas e patrimônio. Processamento on‑device reduz envio de dados sensíveis e logs são anonimizados.

Aplicações e integração

Logística interna, inspeção, apoio em manufatura leve e tarefas repetitivas. Integração por APIs com ERP/MES e dashboards de observabilidade.