רובוטיקאים מפתחים טכניקה חדשה לרובוטים לאחוז באובייקטים מבריקים

תחום הרובוטיקה מתקדם במהירות, ולא ייאחר מהר נוכל לראות את הטכנולוגיה הזו בתוך המטבח. אולם, ישנו מכשול אחד שרובוטיקאים חייבים לעבור על מנת ליישם את הטכנולוגיה הזו: רובוטים נתקלים בקשיים רבים בניסיון לאחוז באובייקטים שקופים ומבריקים, כגון כוס מדידה או סכין מבריקה. אולם, המצב הוא משתנה, עם רובוטיקאים באוניברסיטת קרנגי מלון (CMU) שמפתחים טכניקה חדשה כדי לעבור את הבעיה הזו. 

הצוות דיווח על הצלחה בלימוד רובוטים לאחוז באובייקטים הללו דרך טכניקה חדשה שאינה דורשת חיישנים מורכבים, אימון מפרך, או הדרכה אנושית. במקום זאת, היא השתמשה במצלמת צבע כדי לבצע את הפעולות. 

המחקר יוצג בוועידה הווירטואלית הבינלאומית על רובוטיקה ואוטומציה, שתתקיים הקיץ. 

מצלמות עומק נגד מצלמות צבע

דייוויד הלד הוא פרופסור חבר במכון הרובוטיקה של CMU. לפי הלד, מצלמות עומק, שקובעות את צורת האובייקט על ידי הקרנת אור אינפרא-אדום עליו, שימושיות לזיהוי אובייקטים אטומים. אולם, זה לא המצב עבור אובייקטים שקופים או משטחים מבריקים, שאור האינפרא-אדום עובר ישר דרכם או מתפזר מהם. בגלל זה, מצלמות עומק אינן מסוגלות לחשב צורות מדויקות. זה אומר שהתוצאה היא צורות שטוחות או צורות מלאות חורים עבור אובייקטים שקופים ומבריקים.

היתרון של מצלמת צבע הוא שהיא יכולה לראות אובייקטים שקופים ומבריקים, ולא רק אובייקטים אטומים. בניצול זאת, המדענים ב-CMU יצרו מערכת מצלמת צבע שמסוגלת לזהות צורות על בסיס צבע.

אף על פי שמצלמה סטנדרטית אינה מסוגלת למדוד צורות באותו אופן שמצלמת עומק יכולה, החוקרים אימנו את המערכת החדשה לחקות את מערכת העומק. זה איפשר לה להסיק באופן מרומז צורות ולאחוז באובייקטים מסוימים, וכדי להשיג זאת, תמונות מצלמת עומק של אובייקטים אטומים צורפו עם תמונות צבע של אותם אובייקטים. 

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

אחיזה באובייקטים שקופים ומבריקים

אחרי שהמערכת אומנה בהצלחה, היא שימשה לאובייקטים שקופים ומבריקים. הרובוט הצליח לאחוז באובייקטים הקשים עם רמת הצלחה גבוהה אחרי שהשתמש בתמונות הללו ובמידע נוסף שניתן להפיק ממצלמת העומק.

הלד אמר שבעוד שהמערכת אינה תמיד עובדת באופן מושלם, היא טובה יותר מכל המערכות האחרות הקיימות.

“אנו לפעמים מחטיאים,” אמר הלד. “אבל ברוב המקרים היא עשתה עבודה טובה, הרבה יותר טוב מאשר כל מערכת קודמת לאחיזה באובייקטים שקופים או מבריקים.”

לפי תומס וונג, סטודנט לתואר שלישי ברובוטיקה, המערכת עדיין יותר יעילה באחיזה באובייקטים אטומים לעומת אובייקטים שקופים או מבריקים, אבל היא הרבה יותר יעילה מאשר מערכות מצלמת עומק. יתרון נוסף של המערכת היה שטכניקת הלמידה לאימון המערכת הייתה מאוד יעילה, מה שהפך את מערכת הצבע לזהה עם מערכת מצלמת העומק באחיזה באובייקטים אטומים.

“מערכתנו לא רק יכולה לאחוז באובייקטים שקופים ומבריקים בודדים, אלא גם לאחוז באובייקטים כאלו בערימות מבולגנות,” אמר וונג. 

זה לא הפעם הראשונה שרובוטיקאים ניסו לעבור את האתגר הזה. גישות קודמות כללו אימון מערכות על בסיס ניסיונות אחיזה חוזרים, שיכלו להגיע ל-800,000 ניסיונות. עוד גישה קודמת הייתה סימון אובייקטים על ידי בני אדם, שהיא יקרה וצורכת זמן.

הרובוטיקאים ב-CMU הסתמכו על מצלמת RGB-D מסחרית, שמסוגלת ליצור תמונות צבע (RGB) ותמונות עומק (D).