Gli roboticisti sviluppano una nuova tecnica per far afferrare ai robot oggetti riflettenti

Il campo della robotica sta progredendo rapidamente e non passerà molto tempo prima che la tecnologia si faccia strada in molti aspetti della nostra vita, compresa la cucina. Tuttavia, c’è un ostacolo specifico che i roboticisti devono superare per questo tipo di applicazioni: i robot hanno estreme difficoltà a raccogliere oggetti trasparenti e riflettenti, come un misurino o un coltello lucido. Tuttavia, questo sta cambiando, con i roboticisti della Carnegie Mellon University (CMU) che stanno sviluppando una nuova tecnica per superare questo problema.

Il team ha riportato il successo nell’insegnare ai robot a raccogliere questi oggetti attraverso una nuova tecnica che non richiede sensori complessi, un addestramento esaustivo o una guida umana. Invece, ha utilizzato una fotocamera a colori per eseguire le azioni.

La ricerca sarà presentata alla conferenza virtuale internazionale su robotica e automazione che si terrà quest’estate.

Fotocamere a profondità vs fotocamere a colori

David Held è un assistente professore presso il Robotics Institute della CMU. Secondo Held, le fotocamere a profondità, che determinano la forma di un oggetto emettendo una luce infrarossa su di esso, sono utili per identificare oggetti opachi. Tuttavia, non è il caso per oggetti chiari o superfici riflettenti, che la luce infrarossa attraversa direttamente o si diffonde. A causa di ciò, le fotocamere a profondità non sono in grado di calcolare forme accurate. Ciò significa che il risultato finale è piatto o forme piene di buchi per oggetti trasparenti e riflettenti.

Il vantaggio di una fotocamera a colori è che può vedere oggetti trasparenti e riflettenti, non solo quelli opachi. Sfruttando questo, gli scienziati della CMU hanno creato un sistema di fotocamera a colori in grado di identificare forme in base al colore.

Anche se una fotocamera standard non è in grado di misurare le forme nello stesso modo di una fotocamera a profondità, i ricercatori hanno addestrato il nuovo sistema a imitare il sistema di profondità. Ciò ha permesso di inferire implicitamente le forme e di afferrare determinati oggetti, e per farlo, le immagini della fotocamera a profondità di oggetti opachi sono state abbinate alle immagini a colori degli stessi oggetti.

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Afferrare oggetti trasparenti e lucidi

Dopo che il sistema è stato addestrato con successo, è stato utilizzato su oggetti trasparenti e lucidi. Il robot è stato in grado di afferrare gli oggetti difficili con un alto grado di successo dopo aver utilizzato quelle immagini più qualsiasi altra informazione che potesse essere estratta dalla fotocamera a profondità.

Held ha detto che mentre il sistema non funziona sempre alla perfezione, è meglio di qualsiasi altro sistema attualmente disponibile.

“A volte sbagliamo”, ha detto Held. “Ma per la maggior parte ha fatto un lavoro abbastanza buono, molto meglio di qualsiasi sistema precedente per afferrare oggetti trasparenti o riflettenti.”

Secondo Thoms Weng, uno studente di dottorato in robotica, il sistema è ancora più efficiente nel raccogliere oggetti opachi rispetto a quelli trasparenti o riflettenti, ma è molto più efficace dei sistemi di fotocamera a profondità. Un altro vantaggio del sistema è stato che la tecnica di apprendimento per addestrarlo è stata estremamente efficace, rendendo il sistema a colori pari al sistema di fotocamera a profondità nel raccogliere oggetti opachi.

“Il nostro sistema non solo può raccogliere oggetti trasparenti e riflettenti individuali, ma può anche afferrare tali oggetti in mucchi disordinati”, ha detto Weng.

Non è la prima volta che i roboticisti hanno cercato di superare questa sfida. Gli approcci precedenti includevano l’addestramento di sistemi basati interamente su tentativi di presa ripetuti, che potevano raggiungere fino a 800.000 tentativi. Un’altra opzione precedente era l’etichettatura umana degli oggetti, che è sia costosa che dispendiosa in termini di tempo.

I roboticisti della CMU si sono affidati a una fotocamera RGB-D commerciale in grado di catturare immagini a colori (RGB) e immagini a profondità (D).