Peneliti Berusaha Memberikan Robot Gudang Persepsi Superhuman

Sebuah tim peneliti di Massachusetts Institute of Technology sedang “berusaha memberikan robot persepsi superhuman,” menurut MIT Associate Professor Fadel Adib. Ketika robot berkembang di bidang seperti visi buatan, sentuhan, dan penciuman, mereka semakin dekat untuk memiliki persepsi seperti manusia.

Sebuah robot baru yang dikembangkan oleh peneliti, disebut RF-Grasp, menggunakan gelombang radio yang dapat melewati dinding dan mendeteksi objek yang terhalang. Ini dilakukan dengan menggabungkan penginderaan yang kuat dengan visi komputer tradisional, memungkinkan lokasi dan pengambilan item yang biasanya tidak terlihat oleh robot.

Penelitian ini akan dipresentasikan pada Konferensi Internasional IEEE tentang Robotika dan Otomasi pada bulan Mei. Penulis utama makalah ini adalah Tara Boroushaki, asisten peneliti di Signal Kinetics Group di MIT Media Lab. Co-penulis makalah ini termasuk Adib, direktur Signal Kinetics Group; Alberto Rodriguez, Associate Professor di Departemen Teknik Mesin; Junshan Leng, insinyur peneliti di Universitas Harvard; dan Ian Clester, mahasiswa PhD di Georgia Tech.

Gudang dan E-commerce

Salah satu kemungkinan penggunaan teknologi baru ini adalah di e-commerce, di mana dapat membantu membuat pengisian gudang lebih efisien, atau dapat menemukan alat di dalam toolkit. Dengan meningkatnya e-commerce, pekerjaan menjadi semakin intens untuk pekerja manusia, yang masih menyelesaikan sebagian besar pekerjaan. Namun, ini kadang-kadang menjadi masalah karena kondisi kerja yang berbahaya.

“Persepsi dan pengambilan adalah dua hambatan di industri saat ini,” kata Rodriguez.

Robot bergantung pada visi optik, yang tidak dapat mendeteksi item yang tersembunyi karena gelombang cahaya tidak dapat melewati dinding. Namun, hal ini tidak berlaku untuk gelombang radio.

Identifikasi frekuensi radio (RF) telah digunakan untuk pelacakan, dan sistem identifikasi RF terdiri dari pembaca dan tag. Tag adalah chip komputer kecil yang dilampirkan untuk tujuan pelacakan, sedangkan pembaca mengeluarkan sinyal RF yang dimodulasi oleh tag dan dipantulkan kembali ke pembaca.

Sinyal yang dipantulkan ini bertanggung jawab untuk menyediakan informasi penting tentang item yang ditandai, seperti lokasi dan identitas. Ini sering digunakan dalam rantai pasokan ritel, dengan negara seperti Jepang berencana untuk menggunakan pelacakan RF untuk semua pembelian ritel di masa depan.

“RF adalah modality penginderaan yang sangat berbeda dari visi,” kata Rodriguez. “Ini akan menjadi kesalahan jika kita tidak mengeksplorasi apa yang dapat dilakukan RF.”

https://www.youtube.com/watch?v=ZAzeYPcTM78

RF Grasp

RF Grasp yang baru dikembangkan menggunakan kamera dan pembaca RF untuk menemukan dan mengambil objek yang ditandai, dan dapat melakukannya bahkan jika objek tersebut sepenuhnya terhalang dari kamera. Terdapat lengan robot yang dilengkapi dengan genggaman tangan, dan pergelangan tangan memegang kamera. Pembaca RF independen dari robot, mengirimkan data pelacakan ke algoritma kontrol.

Dengan mengintegrasikan pengumpulan data pelacakan RF dan data dari gambaran visual lingkungan robot, proses pengambilan keputusan robot menjadi sangat rumit.

“Robot harus memutuskan, pada setiap titik waktu, mana dari aliran ini yang lebih penting untuk dipertimbangkan,” kata Boroushaki. “Ini tidak hanya koordinasi mata-tangan, tetapi juga koordinasi RF-mata-tangan. Jadi, masalahnya menjadi sangat rumit.”“

“Ini dimulai dengan menggunakan RF untuk fokus perhatian visi,” kata Adib. “Kemudian Anda menggunakan visi untuk navigasi manuver halus.”

Dengan proses ini, RF Grasp dapat menargetkan objek, dan dapat memanipulasi item dan visi, yang menghasilkan detail yang lebih halus daripada RF.

Dalam serangkaian tes, RF Grasp berhasil menemukan dan mengambil objek target dengan sekitar setengah gerakan total. Ini juga dapat “membersihkan” lingkungan, yang sangat unik, dengan menghapus bahan pengemas dan hambatan untuk mencapai target.

“Ini memiliki panduan yang tidak dimiliki sistem lain,” kata Rodriguez.

RF Grasp dapat memainkan peran besar di gudang e-commerce, melakukan hal-hal seperti memverifikasi identitas item secara instan.

“RF memiliki potensi untuk memperbaiki beberapa keterbatasan di industri, terutama dalam persepsi dan lokalasi,” Rodriguez melanjutkan.

Untuk aplikasi rumah, Adib mengatakan “Atau Anda bisa membayangkan robot menemukan item yang hilang. Ini seperti super-Roomba yang pergi dan mengambil kunci saya, di mana pun saya meletakkannya.”