Forscher zielen darauf ab, Lagerrobotern übermenschliche Wahrnehmung zu verleihen

Ein Team von Forschern am Massachusetts Institute of Technology ist “dabei, Robotern übermenschliche Wahrnehmung zu verleihen”, laut MIT-Associate Professor Fadel Adib. Da Roboter in Bereichen wie künstlicher Sicht, Berührung und Geruch vorankommen, nähern sie sich einer menschlichen Wahrnehmung an.

Ein neuer Roboter, entwickelt von den Forschern, namens RF-Grasp, verlässt sich auf Radiowellen, die durch Wände gehen und verdeckte Objekte erkennen können. Er kombiniert leistungsstarke Sensoren mit traditioneller Computer-Vision, um die Position und das Greifen von Gegenständen zu ermöglichen, die normalerweise außer Sicht des Roboters liegen.

Die Forschung soll auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation im Mai vorgestellt werden. Der Hauptautor des Papiers ist Tara Boroushaki, Forschungsassistentin in der Signal Kinetics Group am MIT Media Lab. Co-Autoren des Papiers sind Adib, Leiter der Signal Kinetics Group; Alberto Rodriguez, Associate Professor im Department of Mechanical Engineering; Junshan Leng, Forschungsingenieur an der Harvard University; und Ian Clester, PhD-Student an der Georgia Tech.

Lagerhäuser und E-Commerce

Ein möglicher Einsatzbereich dieser neuen Technologie ist der E-Commerce, wo sie die Lagerlogistik effizienter machen oder Werkzeuge in einem Werkzeugkasten finden könnte. Durch den dramatischen Anstieg des E-Commerce wird die Arbeit für menschliche Arbeiter, die immer noch den größten Teil der Arbeit erledigen, zunehmend intensiver, was jedoch manchmal ein Problem darstellt, da die Arbeitsbedingungen gefährlich sind.

“Wahrnehmung und Greifen sind zwei Hindernisse in der Branche heute”, sagt Rodriguez.

Roboter verlassen sich auf optische Sicht, die Gegenstände, die verdeckt sind, nicht wahrnehmen kann, da sichtbare Lichtwellen nicht durch Wände gehen. Das ist jedoch nicht der Fall bei Radiowellen.

Radiofrequenz-(RF)-Identifizierung wurde für die Verfolgung verwendet, und RF-Identifizierungssysteme bestehen aus einem Lesegerät und einem Tag. Der Tag ist ein kleiner Computerchip, der für Verfolgungszwecke angebracht ist, während das Lesegerät ein RF-Signal sendet, das vom Tag moduliert und an das Lesegerät zurückgesendet wird.

Dieses reflektierte Signal ist für die Bereitstellung wichtiger Informationen über den markierten Gegenstand verantwortlich, wie z.B. Position und Identität. Dies wird oft in Einzelhandels-Lieferketten verwendet, wobei Länder wie Japan planen, RF-Verfolgung für alle Einzelhandelskäufe zu verwenden.

“RF ist eine so unterschiedliche Sensormodalität wie die Sicht”, sagt Rodriguez. “Es wäre ein Fehler, nicht zu erkunden, was RF kann.”

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RF Grasp

Der neu entwickelte RF Grasp verwendet eine Kamera und einen RF-Leser, um markierte Objekte zu lokalisieren und zu greifen, und kann dies sogar tun, wenn sie vollständig von der Kamera blockiert sind. Es gibt einen Roboterarm, der an einer Greifhand befestigt ist, und das Handgelenk hält die Kamera. Der RF-Leser ist unabhängig vom Roboter und übermittelt Tracking-Daten an den Steuerungsalgorithmus.

Durch die Kombination von RF-Tracking-Daten und Daten aus dem visuellen Bild der Umgebung des Roboters wird der Entscheidungsprozess des Roboters sehr kompliziert.

“Der Roboter muss entscheiden, zu jedem Zeitpunkt, welche dieser Datenströme wichtiger ist”, sagt Boroushaki. “Es ist nicht nur Augen-Hand-Koordination, es ist RF-Augen-Hand-Koordination. Also wird das Problem sehr kompliziert.”“

“Es beginnt damit, RF zu verwenden, um die Aufmerksamkeit der Sicht zu fokussieren”, sagt Adib. “Dann verwenden Sie die Sicht, um feine Manöver zu navigieren.”

Mit diesem Prozess kann RF Grasp ein Objekt anvisieren und es manipulieren und die Sicht, was zu feineren Details als RF führt.

In einer Reihe von Tests konnte RF Grasp das Zielobjekt erfolgreich lokalisieren und greifen, mit etwa der Hälfte der Gesamtbewegung. Es konnte auch die Umgebung “entklären”, was sehr einzigartig ist, indem es Verpackungsmaterialien und Hindernisse entfernte, um zum Ziel zu gelangen.

“Es hat diese Führung, die andere Systeme einfach nicht haben”, sagt Rodriguez.

RF Grasp könnte letztendlich eine große Rolle in E-Commerce-Lagern spielen, indem es Dinge wie die sofortige Verifizierung der Identität eines Artikels übernimmt.

“RF hat das Potenzial, einige dieser Einschränkungen in der Industrie zu verbessern, insbesondere in der Wahrnehmung und Lokalisierung”, fährt Rodriguez fort.

Was die Anwendungen im Haushalt betrifft, sagt Adib: “Oder Sie könnten sich vorstellen, dass der Roboter verlorene Gegenstände findet. Es ist wie ein Super-Roomba, der meine Schlüssel überall findet, wo ich sie auch hingelegt habe.”