Scienziati portano estrema sensibilità alle dita dei robot

Un team di scienziati dell’Istituto Max Planck per i Sistemi Intelligenti (MPI-IS) ha introdotto un robusto sensore aptico morbido che si basa sulla visione computerizzata e su una rete neurale profonda per stimare dove gli oggetti entrano in contatto con il sensore. Può anche stimare quanto grandi sono le forze applicate.

La nuova ricerca, pubblicata su Nature Machine Intelligence, aiuterà i robot a percepire l’ambiente con la stessa accuratezza degli esseri umani e degli animali.

Sensore a forma di pollice con scheletro

Il sensore ha la forma di un pollice e è fatto di un guscio morbido costruito intorno a uno scheletro leggero. Lo scheletro funziona come le ossa per stabilizzare il tessuto della dita morbide, ed è composto da un elastomero miscelato con scaglie di alluminio riflesso. Ciò crea un colore grigio che impedisce alla luce esterna di entrare. All’interno del dito c’è una camera fish-eye da 160 gradi che registra le immagini colorate illuminate da LED.

L’aspetto del pattern di colore all’interno del sensore cambia a seconda dell’oggetto che tocca il guscio del sensore, e la camera registra rapidamente le immagini e fornisce i dati alla rete neurale profonda.

Ogni piccolo cambiamento nella luce in ogni pixel viene rilevato dall’algoritmo, e in una frazione di secondo, il modello di apprendimento automatico mappa dove la dita sta entrando in contatto con un oggetto. Determina anche la forza delle forze e la direzione della forza.

Georg Martius è il capo del gruppo di ricerca Max Planck all’MPI-IS e capo del gruppo di apprendimento autonomo.

“Abbiamo ottenuto questa eccellente prestazione di rilevamento attraverso la progettazione meccanica innovativa del guscio, il sistema di imaging personalizzato all’interno, la raccolta automatica dei dati e l’apprendimento profondo all’avanguardia”, dice Martius.

Huanbo Sun è uno studente di dottorato di Martius.

“La nostra struttura ibrida unica di un guscio morbido che racchiude uno scheletro rigido garantisce alta sensibilità e robustezza. La nostra camera può rilevare anche le più piccole deformazioni della superficie da una sola immagine”, dice Sun.

Secondo Katherine J. Kuchenbecker, direttrice del dipartimento di intelligenza aptica all’MPI-IS, i nuovi sensori si dimostreranno estremamente utili.

“I precedenti sensori aptici morbidi avevano solo aree di rilevamento piccole, erano delicati e difficili da realizzare, e spesso non potevano sentire le forze parallele alla pelle, che sono essenziali per la manipolazione robotica come tenere un bicchiere d’acqua o far scorrere una moneta su un tavolo”, dice Kuchenbecker.

Insegnare al sensore a imparare

Perché il sensore impari, Sun ha sviluppato un testbed che genera i dati di allenamento per il modello di apprendimento automatico per imparare. Questi dati aiutano il modello a comprendere la correlazione tra il cambiamento dei pixel grezzi dell’immagine e le forze applicate. Circa 200.000 misurazioni sono state generate dal testbed che sondava il sensore intorno alla sua superficie, e il modello è stato allenato in un giorno.

“La progettazione hardware e software che presentiamo nel nostro lavoro può essere trasferita a una vasta gamma di parti di robot con forme e requisiti di precisione diversi. L’architettura di apprendimento automatico, l’allenamento e il processo di inferenza sono tutti generali e possono essere applicati a molti altri progetti di sensori”, dice Huanbo Sun.