روبوتيون يطورون تقنية جديدة لآلات الروبوت لالتقاط الأجسام الشفافة والملمعة

يتقدم مجال الروبوتات بسرعة، وستكون هذه التقنية قريبا في العديد من جوانب حياتنا، بما في ذلك المطبخ. ومع ذلك، هناك عقبة محددة يجب على روبوتيون تخطيها من أجل هذه التطبيقات: يجد الروبوتات صعوبة كبيرة في التقاط الأجسام الشفافة والملمعة، مثل كوب القياس أو السكين الملمع. ومع ذلك، تتغير هذه الحالة الآن، حيث طور روبوتيون في جامعة كارنيجي ميلون تقنية جديدة لتخطي هذه المشكلة.

أفاد الفريق بنجاحهم في تعليم الروبوتات لالتقاط هذه الأجسام من خلال تقنية جديدة لا تتطلب حساسات معقدة أو تدريب شاق أو إرشادات بشرية. بدلاً من ذلك، استخدموا كاميرا لونية لتنفيذ الإجراءات.

سيتم تقديم البحث في مؤتمر الدولي للروبوتات والتحكم الآلي الافتراضي هذا الصيف.

الكاميرات العميقة مقابل الكاميرات الملونة

ديفيد هيلد هو أستاذ مساعد في معهد الروبوتات في جامعة كارنيجي ميلون. وفقًا لهيلد، الكاميرات العميقة، التي تحدد شكل الكائن من خلال إسقاط ضوء الأشعة تحت الحمراء عليه، مفيدة لتحديد الأجسام غير الشفافة. ومع ذلك، هذا ليس هو الحال对于 الأجسام الشفافة أو السطوح الملمعة، حيث يمر الضوء الأشعة تحت الحمراء بشكل مباشر أو ينتشر عنه. ونتيجة لذلك، لا تستطيع الكاميرات العميقة حساب الأشكال بدقة. وهذا يعني أن النتيجة تكون مسطحة أو أشكال تحتوي على ثقوب对于 الأجسام الشفافة والملمعة.

ميزة الكاميرا الملونة هي أنها يمكن أن ترى الأجسام الشفافة والملمعة، وليس فقط الأجسام غير الشفافة. مستفيدًا من هذا، أنشأ علماء جامعة كارنيجي ميلون نظام كاميرا لونية قادر على تحديد الأشكال بناءً على اللون.

على الرغم من أن الكاميرا العادية لا تستطيع قياس الأشكال بنفس الطريقة التي تفعلها الكاميرا العميقة، قام الباحثون بتدريب النظام الجديد لتحقيق نفس الغرض. سمح هذا للنظام بتحديد الأشكال وتحقيق ذلك، حيث تم ربط صور الكاميرا العميقة للأجسام غير الشفافة مع الصور الملونة لنفس الأجسام.

https://www.youtube.com/watch?v=Gny7NfmqyOk&feature=emb_title

التقاط الأجسام الشفافة والملمعة

بعد تدريب النظام بنجاح، تم استخدامه على الأجسام الشفافة والملمعة. تمكنت الروبوت من التقاط الأجسام الصعبة بنسبة نجاح عالية بعد استخدام هذه الصور بالإضافة إلى أي معلومات أخرى يمكن استخلاصها من الكاميرا العميقة.

قال هيلد إن النظام لا يعمل دائمًا بشكل مثالي، لكنه أفضل من أي نظام آخر متاح حاليًا.

“نحن في بعض الأحيان نفقد الأجسام”، قال هيلد. “لكن في معظم الأحيان، قام النظام بعمله بشكل جيد، أفضل من أي نظام سابق لالتقاط الأجسام الشفافة أو الملمعة”.

وفقًا لتوماس وينغ، طالب دكتوراه في الروبوتات، النظام لا يزال أكثر كفاءة في التقاط الأجسام غير الشفافة مقارنة بالأجسام الشفافة أو الملمعة، لكنه أكثر فعالية من نظام الكاميرا العميقة فقط. كان أحد مزايا النظام أيضًا أن تقنية التعلم لتدريبه كانت فعالة للغاية، مما جعل نظام الكاميرا الملونة على قدم المساواة مع نظام الكاميرا العميقة في التقاط الأجسام غير الشفافة.

“نظامنا لا يقوم فقط بالتقاط الأجسام الشفافة والملمعة الفردية، بل يمكنه أيضًا التقاط هذه الأجسام في أكوام مزدحمة”، قال وينغ.

هذه ليست المرة الأولى التي يحاول فيها روبوتيون تخطي هذه التحديات. كانت هناك مناهج سابقة تتضمن تدريب أنظمة بالكامل على محاولات لالتقاط الأجسام، والتي يمكن أن تصل إلى 800,000 محاولة. كانت خيار آخر هو التصنيف البشري للأجسام، وهو ما يعتبر مكلفًا ومستهلكًا للوقت.

اعتماد روبوتيون في جامعة كارنيجي ميلون على كاميرا RGB-D تجارية قادرة على التقاط صور ملونة (RGB) وصور عميقة (D).