Sistem Robotik Mengambil Benda yang Terkubur

Sistem robotik baru yang disebut FuseBot yang dikembangkan di MIT menggabungkan informasi visual dan sinyal radio-frekuensi untuk menemukan benda tersembunyi yang terkubur di bawah tumpukan benda. Untuk menemukan benda yang hilang, robot harus menggunakan penalaran yang kompleks tentang tumpukan dan benda di dalamnya.

Peneliti sebelumnya telah mendemonstrasikan lengan robot yang menggabungkan informasi visual dan sinyal radio-frekuensi untuk menemukan benda tersembunyi yang diberi label RFID, yang memantulkan sinyal yang dikirim oleh antena. Namun, sistem baru ini dapat mengambil benda yang terkubur dengan efisien bahkan jika benda target tidak diberi label. Ini hanya memerlukan beberapa benda di tumpukan untuk memiliki label RFID.

Algoritma di FuseBot

Algoritma yang membentuk FuseBot dapat menalar tentang lokasi dan orientasi benda yang mungkin di bawah tumpukan. Kemudian, ia menemukan cara paling efisien untuk menghilangkan benda yang menghalangi dan mengambil benda target. FuseBot dapat menemukan benda tersembunyi ini lebih efisien daripada sistem robotik lain yang canggih, dan ia melakukannya dalam waktu setengahnya.

Sistem baru ini dapat diterapkan di area seperti gudang e-commerce.

Penelitian ini melibatkan penulis senior Fadel Adib, profesor asosiasi di Departemen Teknik Elektro dan Ilmu Komputer dan direktur grup Signal Kinetics di Media Lab.

“Apa yang ditunjukkan oleh makalah ini, untuk pertama kalinya, adalah bahwa kehadiran benda yang diberi label RFID di lingkungan membuatnya lebih mudah bagi Anda untuk mencapai tugas lain dengan lebih efisien. Kami dapat melakukan ini karena kami menambahkan penalaran multimodal ke sistem — FuseBot dapat menalar tentang visi dan RF untuk memahami tumpukan benda,” kata Adib.

Adib bergabung dengan asisten penelitian Tara Boroushaki, yang merupakan penulis utama; Laura Dodds; dan Nazish Naeem.

FuseBot melibatkan lengan robot dengan kamera video dan antena RF yang dilengkapi untuk mengambil benda target yang tidak diberi label dari tumpukan benda yang campur. Sistem ini memindai tumpukan dengan kamera untuk membuat model 3D dari lingkungan, dan ia mengirim sinyal dari antenanya untuk melokalisasi label RFID pada saat yang sama.

Gelombang radio dapat melewati sebagian besar permukaan padat, memungkinkan robot untuk “melihat” ke dalam tumpukan. Karena benda lain selain benda target diberi label, FuseBot tahu bahwa benda target tidak dapat berada di tempat yang sama.

Informasi ini kemudian digabungkan oleh algoritma untuk memperbarui model 3D dari lingkungan dan menyoroti lokasi potensial dari benda target, dengan robot sudah mengetahui ukuran dan bentuknya. Sistem ini menalar tentang benda di tumpukan dan label RFID untuk menentukan benda mana yang harus dipindahkan, dan ia mencari jalur dengan jumlah gerakan paling sedikit.

Untuk mengatasi tantangan tidak mengetahui bagaimana benda diorientasikan di bawah tumpukan, FuseBot menggunakan penalaran probabilistik. Setiap kali ia menghilangkan benda, ia juga menggunakan penalaran untuk menentukan benda mana yang harus dipindahkan selanjutnya.

“Jika saya memberikan tumpukan benda kepada manusia untuk dicari, mereka kemungkinan akan menghilangkan benda terbesar terlebih dahulu untuk melihat apa yang ada di bawahnya. Apa yang dilakukan robot ini mirip, tetapi juga menggabungkan informasi RFID untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Ia bertanya, ‘Berapa banyak lagi yang akan dipahami tentang tumpukan ini jika benda ini dihilangkan dari permukaan?'” kata Boroushaki.

Robot ini memindai tumpukan setelah menghilangkan benda dan menggunakan data baru untuk mengoptimalkan strategi.

Mengungguli Sistem Lain

Dengan menggunakan sinyal RF dan penalaran, FuseBot dapat mengungguli sistem canggih lain yang hanya menggunakan visi. Ia mengambil benda target dengan tingkat keberhasilan 95 persen, dibandingkan dengan 84 persen untuk sistem lain. Ia juga melakukannya dengan 40 persen lebih sedikit gerakan dan dapat menemukan dan mengambil benda lebih dari dua kali lebih cepat.

“Kami melihat peningkatan besar dalam tingkat keberhasilan dengan menggabungkan informasi RF ini. Ini juga menarik untuk melihat bahwa kami dapat mencapai kinerja sistem sebelumnya, dan melebihi itu dalam skenario di mana benda target tidak memiliki label RFID,” kata Dodds.

Perangkat lunak yang bertanggung jawab untuk melakukan penalaran yang kompleks dapat diimplementasikan pada komputer mana pun, yang berarti FuseBot dapat digunakan dalam berbagai pengaturan. Tim akan sekarang melihat untuk menggabungkan model yang lebih kompleks ke dalam sistem, serta menjelajahi manipulasi yang berbeda.