Roboticisté vyvinuli novou techniku pro roboty, aby mohli zachytit lesklé předměty

Obor robotiky se rychle vyvíjí a nebude trvat dlouho, než se tato technologie dostane do mnoha aspektů našeho života, včetně kuchyně. Existuje však jeden konkrétní problém, který musí roboticisté překonat pro tyto typy aplikací: roboti mají extrémní problémy s zachycením transparentních a lesklých předmětů, jako je měřicí pohár nebo lesklý nůž. To se však mění, protože roboticisté na Carnegie Mellon University (CMU) vyvinuli novou techniku, aby překonali tento problém.

Tým oznámil úspěch ve výuce robotů, aby zvedli tyto předměty pomocí nové techniky, která nevyžaduje komplexní senzory, vyčerpávající trénink nebo lidské vedení. Místo toho využila barevnou kameru k provedení akcí.

Výzkum bude prezentován na mezinárodní konferenci o robotice a automatizaci virtuální konferenci, která se bude konat letos v létě.

Camery hloubky vs barevné kamery

David Held je asistent profesora na Robotics Institute CMU. Podle Helda jsou kamery hloubky, které určují tvar objektu pomocí infračerveného světla, užitečné pro identifikaci neprůhledných objektů. To však neplatí pro průhledné objekty nebo lesklé povrchy, které infračervené světlo prochází přímo nebo se od nich odráží. V důsledku toho kamery hloubky nejsou schopny vypočítat přesné tvary. To znamená, že výsledek je plochý nebo tvary vyplněné dírami pro transparentní a lesklé objekty.

Výhodou barevné kamery je, že může vidět transparentní a lesklé objekty, nejen neprůhledné. Vědci na CMU využili této výhody a vytvořili barevnou kamerový systém, který je schopen identifikovat tvary na základě barev.

I když standardní kamera není schopna měřit tvary stejným způsobem jako kamera hloubky, výzkumníci trénovali nový systém, aby napodoboval systém hloubky. To umožnilo implicitně odvodit tvary a zachytit určité objekty a k tomu bylo nutné spárovat obrázky kamer hloubky neprůhledných objektů s barevnými obrázky stejných objektů.

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

Zachycení transparentních a lesklých objektů

Po úspěšném tréninku byl systém použit na transparentní a lesklé objekty. Robot byl schopen zachytit obtížné objekty s vysokou mírou úspěchu po použití těchto obrázků a dalších informací, které mohly být extrahovány z kamery hloubky.

Held řekl, že zatímco systém nefunguje vždy perfektně, je lepší než jakýkoli jiný systém, který je v současné době k dispozici.

“Někdy chybně identifikujeme,” řekl Held. “Ale většinou to fungovalo docela dobře, mnohem lépe než jakýkoli předchozí systém pro zachycení transparentních nebo lesklých objektů.”

Podle Thoms Weng, studenta doktorského studia robotiky, je systém stále efektivnější při zvedání neprůhledných objektů ve srovnání s transparentními nebo lesklými, ale je mnohem účinnější než systémy pouze s kamerou hloubky. Další výhodou systému byla, že technika učení pro jeho trénink byla extrémně efektivní, což činí barevný systém srovnatelným se systémem kamery hloubky při zvedání neprůhledných objektů.

“Náš systém nejenže může zvedat jednotlivé transparentní a lesklé objekty, ale může také zachytit takové objekty v zásobnících,” řekl Weng.

To není poprvé, co se roboticisté pokusili překonat tuto výzvu. Předchozí přístupy zahrnovaly trénink systémů založených entirely na opakovaných pokusech o zachycení, které mohly činit až 800 000 pokusů. Další předchozí možností bylo lidské označování objektů, které je nákladné a časově náročné.

Roboticisté na CMU spoléhali na komerční RGB-D kameru, která je schopna pořizovat barevné obrázky (RGB) a hloubkové obrázky (D).