Sistema Robótico Recupera Objetos Enterrados

Un nuevo sistema robótico llamado FuseBot desarrollado en MIT combina información visual y señales de radiofrecuencia para encontrar objetos ocultos enterrados bajo una pila de objetos. Para encontrar un objeto perdido, los robots deben utilizar razonamiento complejo sobre la pila y los objetos en ella.

Los investigadores demostraron previamente un brazo robótico que combina información visual y señales de radiofrecuencia (RF) para encontrar objetos ocultos etiquetados con etiquetas RFID, que reflejan señales de una antena. Pero el nuevo sistema puede recuperar eficientemente cualquier objeto enterrado, incluso si el objeto objetivo no está etiquetado. Solo requiere que algunos objetos en la pila tengan estas etiquetas RFID.

Algoritmos en FuseBot

Los algoritmos que componen FuseBot pueden razonar sobre la probable ubicación y orientación de los objetos bajo la pila. Luego descubre la forma más eficiente de eliminar objetos que obstaculizan y extraer el objeto objetivo. FuseBot pudo encontrar estos objetos ocultos de manera más eficiente que otro sistema de robótica de última generación, y lo hizo en la mitad del tiempo.

El nuevo sistema podría aplicarse en áreas como un almacén de comercio electrónico.

La investigación involucró al autor senior Fadel Adib, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y director del grupo Signal Kinetics en el Media Lab.

“Lo que este documento muestra, por primera vez, es que la mera presencia de un objeto con etiqueta RFID en el entorno hace que sea mucho más fácil lograr otras tareas de manera más eficiente. Pudimos hacer esto porque agregamos razonamiento multimodal al sistema — FuseBot puede razonar sobre la visión y la RF para comprender una pila de objetos”, dice Adib.

Adib fue acompañado por asistentes de investigación Tara Boroushaki, quien es la autora principal; Laura Dodds; y Nazish Naeem.

FuseBot implica un brazo robótico con una cámara de video y una antena de RF adjunta para recuperar un objeto objetivo no etiquetado de una pila mezclada. El sistema escanea la pila con la cámara para crear un modelo 3D del entorno, y envía señales de su antena para localizar etiquetas RFID al mismo tiempo.

Las ondas de radio pueden pasar a través de la mayoría de las superficies sólidas, lo que permite al robot “ver” en la pila. Dado que los objetos distintos del objeto objetivo están etiquetados, FuseBot sabe que el objeto objetivo no puede estar en el mismo lugar exacto.

La información se fusiona luego con los algoritmos para actualizar el modelo 3D del entorno y resaltar las posibles ubicaciones del objeto objetivo, con el robot ya conociendo el tamaño y la forma del objeto. El sistema razona sobre los objetos en la pila y las etiquetas RFID para determinar qué objeto mover, y busca el camino con los menos movimientos.

Para superar el desafío de no saber cómo están orientados los objetos bajo la pila, FuseBot utiliza razonamiento probabilístico. Cada vez que elimina un objeto, también utiliza razonamiento para idear qué objeto sería el siguiente mejor para eliminar.

“Si le doy a un humano una pila de objetos para buscar, probablemente eliminará el objeto más grande primero para ver qué hay debajo. Lo que hace el robot es similar, pero también incorpora información RFID para tomar una decisión más informada. Se pregunta, ‘¿Cuánto más entenderá sobre esta pila si elimina este objeto de la superficie?'” dice Boroushaki.

El robot escanea la pila después de eliminar un objeto y utiliza nuevos datos para optimizar la estrategia.

Superando a otros sistemas

Al utilizar señales de RF y razonamiento, FuseBot pudo superar a un sistema de última generación que solo utiliza visión. Extrajo el objeto objetivo con una tasa de éxito del 95 por ciento, en comparación con el 84 por ciento del otro sistema. También lo hizo con 40 por ciento menos movimientos y pudo localizar y recuperar objetos más del doble de rápido.

“Vemos una gran mejora en la tasa de éxito al incorporar esta información de RF. También fue emocionante ver que pudimos igualar el rendimiento de nuestro sistema anterior y superarlo en escenarios donde el objeto objetivo no tenía una etiqueta RFID”, dice Dodds.

El software responsable de realizar el razonamiento complejo se puede implementar en cualquier computadora, lo que significa que FuseBot podría usarse en una amplia variedad de entornos. El equipo ahora buscará incorporar modelos más complejos en el sistema, así como explorar diferentes manipulaciones.