Sistema Robotico Recupera Oggetti Sepolti

Un nuovo sistema robotico chiamato FuseBot sviluppato al MIT combina informazioni visive e segnali radio-frequency per trovare oggetti nascosti sepolti sotto un mucchio di oggetti. Per trovare un oggetto perso, i robot devono utilizzare un ragionamento complesso sul mucchio e sugli oggetti in esso.

I ricercatori hanno precedentemente dimostrato un braccio robotico che combina informazioni visive e segnali radio-frequency (RF) per trovare oggetti nascosti etichettati con tag RFID, che riflettono i segnali inviati da un’antenna. Ma il nuovo sistema può recuperare efficientemente qualsiasi oggetto sepolto anche se l’oggetto bersaglio non è etichettato. Richiede solo che alcuni oggetti nel mucchio abbiano questi tag RFID.

Algoritmi in FuseBot

Gli algoritmi che compongono FuseBot possono ragionare sulla probabile posizione e orientamento degli oggetti sotto il mucchio. Quindi scopre il modo più efficiente per rimuovere gli oggetti ostruenti e estrarre l’oggetto bersaglio. FuseBot è stato in grado di trovare questi oggetti nascosti più efficientemente di un altro sistema robotico all’avanguardia, e lo ha fatto in metà del tempo.

Il nuovo sistema potrebbe essere applicato in aree come un magazzino di e-commerce.

La ricerca ha coinvolto l’autore senior Fadel Adib, professore associato nel Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Informatica e direttore del gruppo Signal Kinetics nel Media Lab.

“Ciò che questo documento mostra, per la prima volta, è che la semplice presenza di un oggetto etichettato con RFID nell’ambiente rende molto più facile eseguire altre attività in modo più efficiente. Siamo stati in grado di farlo perché abbiamo aggiunto un ragionamento multimodale al sistema — FuseBot può ragionare sia sulla visione che sui segnali RF per comprendere un mucchio di oggetti”, afferma Adib.

Adib è stato raggiunto dagli assistenti di ricerca Tara Boroushaki, che è l’autore principale; Laura Dodds; e Nazish Naeem.

FuseBot coinvolge un braccio robotico con una telecamera video e un’antenna RF attaccati per recuperare un oggetto bersaglio non etichettato da un mucchio misto. Il sistema scansiona il mucchio con la telecamera per creare un modello 3D dell’ambiente e invia segnali dalla sua antenna per localizzare i tag RFID allo stesso tempo.

Le onde radio possono passare attraverso la maggior parte delle superfici solide, consentendo al robot di “vedere” all’interno del mucchio. Poiché gli oggetti diversi dall’oggetto bersaglio sono etichettati, FuseBot sa che l’oggetto bersaglio non può essere nello stesso esatto posto.

Le informazioni vengono quindi fuse dagli algoritmi per aggiornare il modello 3D dell’ambiente e evidenziare le posizioni potenziali dell’oggetto bersaglio, con il robot che già conosce le dimensioni e la forma dell’oggetto. Il sistema ragiona sugli oggetti nel mucchio e sui tag RFID per determinare quale oggetto spostare e cerca il percorso con il minor numero di mosse.

Per superare la sfida di non sapere come gli oggetti sono orientati sotto il mucchio, FuseBot utilizza un ragionamento probabilistico. Ogni volta che rimuove un oggetto, utilizza anche il ragionamento per scoprire quale sarebbe il prossimo oggetto migliore da rimuovere.

“Se do a un uomo un mucchio di oggetti da cercare, lui probabilmente rimuoverà il più grande oggetto per primo per vedere cosa c’è sotto. Ciò che fa il robot è simile, ma incorpora anche le informazioni RFID per prendere una decisione più informata. Chiede: ‘Quanto più capirà questo mucchio se rimuove questo oggetto dalla superficie?'” afferma Boroushaki.

Il robot scansiona il mucchio dopo aver rimosso un oggetto e utilizza i nuovi dati per ottimizzare la strategia.

Miglioramento degli altri sistemi

Utilizzando segnali RF e ragionamento, FuseBot è stato in grado di superare un sistema all’avanguardia che utilizza solo la visione. Ha estratto l’oggetto bersaglio con un tasso di successo del 95%, rispetto all’84% dell’altro sistema. Lo ha fatto anche con il 40% di mosse in meno e ha potuto localizzare e recuperare oggetti più del doppio in meno tempo.

“Vediamo un grande miglioramento nel tasso di successo incorporando queste informazioni RF. È stato anche emozionante vedere che siamo stati in grado di eguagliare le prestazioni del nostro sistema precedente e superarlo in scenari in cui l’oggetto bersaglio non aveva un tag RFID”, afferma Dodds.

Il software responsabile dell’esecuzione del ragionamento complesso può essere implementato su qualsiasi computer, il che significa che FuseBot potrebbe essere utilizzato in una vasta gamma di ambienti. Il team cercherà ora di incorporare modelli più complessi nel sistema, nonché esplorare manipolazioni diverse.