Investigadores buscan dar a los robots de almacén percepción sobrehumana

Un equipo de investigadores del Instituto de Tecnología de Massachusetts está “intentando dar a los robots percepción sobrehumana”, según el profesor asociado de MIT Fadel Adib. A medida que los robots avanzan en áreas como la visión artificial, el tacto y el olfato, se acercan a tener una percepción similar a la humana.

Un nuevo robot desarrollado por los investigadores, llamado RF-Grasp, se basa en ondas de radio que pueden pasar a través de paredes y detectar objetos ocultos. Esto lo logra combinando una potente detección con visión computacional tradicional, lo que permite la localización y agarre de artículos que normalmente estarían fuera de la vista del robot.

La investigación se presentará en la Conferencia Internacional de IEEE sobre Robótica y Automatización en mayo. La autora principal del artículo es Tara Boroushaki, asistente de investigación en el Grupo de Cinética de Señales del Laboratorio de Medios de MIT. Los coautores del artículo incluyen a Adib, director del Grupo de Cinética de Señales; Alberto Rodriguez, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Mecánica; Junshan Leng, ingeniero de investigación en la Universidad de Harvard; e Ian Clester, estudiante de doctorado en Georgia Tech.

Almacenes y comercio electrónico

Un posible caso de uso de esta nueva tecnología es en el comercio electrónico, donde podría ayudar a hacer que el cumplimiento de pedidos en almacenes sea más eficiente, o podría localizar herramientas en una caja de herramientas. Con el aumento dramático del comercio electrónico, el trabajo se está volviendo cada vez más intenso para los trabajadores humanos, que aún completan la mayoría de él. Sin embargo, esto a veces es un problema dado el peligroso entorno de trabajo.

“La percepción y la selección son dos obstáculos en la industria hoy en día”, dice Rodríguez.

Los robots dependen de la visión óptica, que no puede percibir artículos que estén ocultos ya que las ondas de luz visibles no pasan a través de las paredes. Sin embargo, eso no es el caso de las ondas de radio.

La identificación por radiofrecuencia (RF) se ha utilizado para el seguimiento, y los sistemas de identificación por RF consisten en un lector y una etiqueta. La etiqueta es un pequeño chip de computadora que se adjunta para fines de seguimiento, mientras que el lector emite una señal de RF que se modula por la etiqueta y se refleja al lector.

Esta señal reflejada es responsable de proporcionar información crucial sobre el artículo etiquetado, como la ubicación y la identidad. Esto se utiliza a menudo en las cadenas de suministro minorista, con países como Japón que planean utilizar el seguimiento por RF para todas las compras minoristas eventualmente.

“RF es una modalidad de detección tan diferente a la visión”, dice Rodríguez. “Sería un error no explorar lo que puede hacer RF”.

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RF Grasp

El recién desarrollado RF Grasp utiliza una cámara y un lector de RF para localizar y agarrar objetos etiquetados, y puede hacerlo incluso si están completamente bloqueados para la cámara. Hay un brazo robótico adjunto a una mano de agarre, y la muñeca sostiene la cámara. El lector de RF es independiente del robot, retransmitiendo datos de seguimiento al algoritmo de control.

Al integrar la recopilación de datos de seguimiento por RF y los datos de la imagen visual del entorno del robot, el proceso de toma de decisiones del robot se vuelve muy complicado.

“El robot tiene que decidir, en cada punto en el tiempo, cuál de estas corrientes es más importante considerar”, dice Boroushaki. “No es solo coordinación ojo-mano, es coordinación RF-ojo-mano. Así que el problema se vuelve muy complicado.“

“Comienza utilizando RF para enfocar la atención de la visión”, dice Adib. “Luego usas la visión para navegar maniobras finas”.

Con este proceso, RF Grasp puede apuntar a un objeto y puede manipular el artículo y la visión, lo que resulta en un detalle más fino que el de RF.

En una serie de pruebas, RF Grasp logró localizar y agarrar con éxito el objeto objetivo con alrededor de la mitad del movimiento total. También pudo “despejar” el entorno, lo que es muy único, al eliminar materiales de embalaje y obstáculos para llegar al objetivo.

“Tiene esta guía que otros sistemas simplemente no tienen”, dice Rodríguez.

RF Grasp podría desempeñar eventualmente un papel importante en los almacenes de comercio electrónico, haciendo cosas como verificar instantáneamente la identidad de un artículo.

“RF tiene el potencial de mejorar algunas de esas limitaciones en la industria, especialmente en la percepción y la localización”, continúa Rodríguez.

En cuanto a las aplicaciones domésticas, Adib dice “O podrías imaginar al robot encontrando artículos perdidos. Es como un super-Roomba que va y recupera mis llaves, dondequiera que las haya puesto”.