Système robotique pour récupérer des objets enterrés

Un nouveau système robotique appelé FuseBot, développé au MIT, combine des informations visuelles et des signaux radio-fréquence pour trouver des objets cachés enterrés sous une pile d’objets. Pour trouver un objet perdu, les robots doivent utiliser une raisonnement complexe sur la pile et les objets qu’elle contient. 

Les chercheurs ont précédemment démontré un bras robotique qui combine des informations visuelles et des signaux radio-fréquence pour trouver des objets cachés étiquetés avec des étiquettes RFID, qui réfléchissent les signaux envoyés par une antenne. Mais le nouveau système peut récupérer efficacement n’importe quel objet enterré, même si l’objet cible n’est pas étiqueté. Il suffit que certains objets de la pile aient ces étiquettes RFID. 

Algorithmes dans FuseBot

Les algorithmes qui composent FuseBot peuvent raisonner sur la probable localisation et l’orientation des objets sous la pile. Il découvre ensuite la manière la plus efficace de supprimer les objets obstructeurs et d’extraire l’objet cible. FuseBot a pu trouver ces objets cachés de manière plus efficace qu’un autre système robotique de pointe, et il l’a fait en moitié moins de temps. 

Le nouveau système pourrait être appliqué dans des domaines tels qu’un entrepôt de commerce électronique. 

La recherche a impliqué le co-auteur principal Fadel Adib, professeur associé au département de génie électrique et d’informatique et directeur du groupe Signal Kinetics au Media Lab. 

“Ce que cette étude montre, pour la première fois, c’est que la simple présence d’un objet étiqueté RFID dans l’environnement rend beaucoup plus facile l’accomplissement d’autres tâches de manière plus efficace. Nous avons pu le faire parce que nous avons ajouté une raisonnement multimodale au système — FuseBot peut raisonner à la fois sur la vision et les signaux RF pour comprendre une pile d’objets,” déclare Adib.

Adib a été rejoint par les assistants de recherche Tara Boroushaki, qui est l’auteur principal ; Laura Dodds ; et Nazish Naeem. 

FuseBot implique un bras robotique avec une caméra vidéo et une antenne RF attachées pour récupérer un objet cible non étiqueté à partir d’une pile mélangée. Le système scanne la pile avec la caméra pour créer un modèle 3D de l’environnement, et il envoie des signaux depuis son antenne pour localiser les étiquettes RFID en même temps. 

Les ondes radio peuvent passer à travers la plupart des surfaces solides, permettant au robot de “voir” à l’intérieur de la pile. Puisque les objets autres que l’objet cible sont étiquetés, FuseBot sait que l’objet cible ne peut pas être au même endroit exact. 

Les informations sont ensuite fusionnées par les algorithmes pour mettre à jour le modèle 3D de l’environnement et mettre en évidence les emplacements potentiels de l’objet cible, avec le robot sachant déjà la taille et la forme de celui-ci. Le système raisonne sur les objets de la pile et les étiquettes RFID pour déterminer quel objet déplacer, et il recherche le chemin avec le moins de mouvements. 

Pour surmonter le défi de ne pas savoir comment les objets sont orientés sous la pile, FuseBot utilise une raisonnement probabiliste. Chaque fois qu’il supprime un objet, il utilise également une raisonnement pour déterminer quel serait le prochain objet à supprimer. 

“Si je donne à un humain une pile d’objets à rechercher, il supprimera probablement le plus grand objet en premier pour voir ce qui se trouve en dessous. Ce que fait le robot est similaire, mais il incorpore également des informations RFID pour prendre une décision plus éclairée. Il demande : ‘Combien plus comprendra-t-il cette pile s’il supprime cet objet de la surface ?'” Boroushaki dit.

Le robot scanne la pile après avoir supprimé un objet et utilise de nouvelles données pour optimiser la stratégie. 

Performances supérieures aux autres systèmes

En utilisant des signaux RF et une raisonnement, FuseBot a pu surpasser un système de pointe qui n’utilise que la vision. Il a extrait l’objet cible avec un taux de réussite de 95 pour cent, contre 84 pour cent pour l’autre système. Il l’a également fait avec 40 pour cent de mouvements en moins et a pu localiser et récupérer des objets plus de deux fois plus vite. 

“Nous voyons une grande amélioration du taux de réussite en incorporant ces informations RF. C’était également excitant de voir que nous avons pu égaler les performances de notre système précédent et les dépasser dans les scénarios où l’objet cible n’avait pas d’étiquette RFID,” Dodds dit.

Le logiciel responsable de la mise en œuvre de la raisonnement complexe peut être implémenté sur n’importe quel ordinateur, ce qui signifie que FuseBot pourrait être utilisé dans une large gamme de contextes. L’équipe va maintenant essayer d’incorporer des modèles plus complexes dans le système, ainsi que d’explorer différentes manipulations.