A robotrendszer visszakeresi az eltemetett tárgyakat

Az MIT-ben kifejlesztett FuseBot nevű új robotrendszer a vizuális információkat és a rádiófrekvenciás jeleket kombinálja, hogy megtalálja a rejtett tárgyakat, amelyek egy halom tárgy alá vannak temetve. Az elveszett tárgy megtalálásához a robotoknak összetett érvelést kell alkalmazniuk a halomról és a benne lévő tárgyakról. 

A kutatók korábban bemutattak egy robotkart, amely vizuális információkat és rádiófrekvenciás (RF) jeleket kombinál, hogy megtalálja az RFID-címkékkel ellátott rejtett tárgyakat, amelyek visszaverik az antenna által küldött jeleket. Az új rendszer azonban hatékonyan képes visszakeresni minden eltemetett objektumot, még akkor is, ha a célelem nincs címkézve. Csak néhány elemre van szükség a halomban, hogy rendelkezzenek ezekkel az RFID-címkékkel. 

Algoritmusok a FuseBotban

A FuseBotot alkotó algoritmusok képesek megfontolni a halom alatti objektumok valószínű elhelyezkedését és tájolását. Ezután felfedezi az akadályozó objektumok eltávolításának és a célelem kibontásának leghatékonyabb módját. A FuseBot hatékonyabban tudta megtalálni ezeket a rejtett tárgyakat, mint egy másik legmodernebb robotikai rendszer, és ez feleannyi idő alatt sikerült. 

Az új rendszert olyan területeken lehetne alkalmazni, mint egy e-kereskedelmi raktár. 

A kutatás részt vett Fadel Adib vezető szerző, az Elektrotechnikai és Számítástechnikai Tanszék egyesületi professzora és a Media Lab Signal Kinetics csoportjának igazgatója. 

„Ebből a cikkből először derül ki, hogy egy RFID-címkével ellátott elem puszta jelenléte a környezetben sokkal könnyebbé teszi az egyéb feladatok hatékonyabb elvégzését. Ezt azért tudtuk megtenni, mert multimodális érvelést adtunk a rendszerhez – a FuseBot mind a látásról, mind az RF-ről tud érvelni, hogy megértsen egy halom elemet” – mondja Adib.

Adibhez csatlakozott Tara Boroushaki kutatási asszisztens, aki a vezető szerző; Laura Dodds; és a náci Naeem. 

A FuseBot egy robotkarból áll, egy csatlakoztatott videokamerával és RF antennával, hogy kivegye a címkézetlen céltárgyat egy vegyes halomból. A rendszer átvizsgálja a halmot a kamerával, hogy 3D-s környezeti modellt hozzon létre, és jeleket küld az antennájáról, hogy ezzel egyidejűleg megtalálja az RFID-címkéket. 

A rádióhullámok a legtöbb szilárd felületen át tudnak haladni, lehetővé téve a robot számára, hogy „belásson” a halomba. Mivel a célelemtől eltérő elemek vannak megcímkézve, a FuseBot tudja, hogy a célelem nem lehet pontosan ugyanazon a helyen. 

Az információkat ezután az algoritmusok összeolvasztják, hogy frissítsék a környezet 3D-s modelljét, és kiemeljék a céltárgy lehetséges helyeit, miközben a robot már ismeri annak méretét és alakját. A rendszer a halomban lévő objektumokról és az RFID-címkékről okoskodik, hogy meghatározza, melyik elemet kell mozgatni, és megkeresi a legkevesebb mozgású útvonalat. 

Annak a kihívásnak a leküzdésére, hogy nem tudjuk, hogyan helyezkednek el az objektumok a halom alatt, a FuseBot valószínűségi érvelést használ. Minden alkalommal, amikor eltávolít egy elemet, érvelést is használ, hogy kitalálja, melyik lenne a következő legjobb eltávolítandó elem. 

„Ha adok egy embernek egy halom tárgyat, hogy keressen, akkor valószínűleg először a legnagyobb tárgyat távolítják el, hogy lássák, mi van alatta. A robot működése hasonló, de RFID-információkat is tartalmaz, hogy megalapozottabb döntést hozzon. Azt kérdezi: „Mennyivel többet fog megérteni erről a halomról, ha eltávolítja ezt az elemet a felszínről?” – mondja Boroushaki.

A robot az objektum eltávolítása után átvizsgálja a halmot, és új adatok felhasználásával optimalizálja a stratégiát. 

Más rendszereken felülmúlva

Az RF jelek és az érvelés segítségével a FuseBot felülmúlta a csak látást használó korszerű rendszert. A célelemet 95 százalékos sikeraránnyal hozta ki, szemben a másik rendszer 84 százalékával. Ezt 40 százalékkal kevesebb mozdulattal is megtette, és több mint kétszer olyan gyorsan tudta megtalálni és visszakeresni az elemeket. 

„Az RF információ beépítésével nagy javulást látunk a siker arányában. Izgalmas volt látni azt is, hogy képesek voltunk megfelelni korábbi rendszerünk teljesítményének, és meg is haladtuk azt olyan esetekben, amikor a céltárgy nem rendelkezett RFID-címkével” – mondja Dodds.

Az összetett érvelés végrehajtásáért felelős szoftver bármilyen számítógépen megvalósítható, vagyis a FuseBot sokféle beállításhoz használható. A csapat most arra törekszik, hogy bonyolultabb modelleket építsen be a rendszerbe, valamint különféle manipulációkat vizsgáljon meg.