研究者は倉庫ロボットに超人的な認識能力を与えようとしています

マサチューセッツ工科大学の研究チームは、「ロボットに超人的な認識能力を与えようとしています」とMITのフェデル・アディブ准教授は述べています。ロボットは、人工的な視覚、触覚、嗅覚などの分野で進歩しており、人間のような認識能力に近づいています。

研究者们が開発した新しいロボット、RF-Graspは、壁を通過し、隠れた物体を検知できる電波を使用しています。強力なセンシングと従来のコンピュータビジョンを組み合わせて、ロボットの視界外にある物体の位置と把持を可能にします。

この研究は、5月のIEEE国際ロボティクスおよび自動化会議で発表される予定です。論文の第一著者は、MITメディアラボのシグナルキネティクスグループの研究助手であるタラ・ボロウシャキです。共著者には、アディブ（シグナルキネティクスグループのディレクター）、アルバート・ロドリゲス（機械工学科の准教授）、ジュンシャン・レン（ハーバード大学の研究エンジニア）、イアン・クレスター（ジョージア工科大学の博士課程学生）が含まれます。

倉庫と電子商取引

この新しい技術の1つの潜在的な用途は、電子商取引における倉庫の効率化や、工具箱内の工具の検索などです。電子商取引の急成長により、人間の労働者が行う作業はますます激しくなっていますが、時には危険な作業環境にもなります。

「認識とピッキングは、現在の業界における2つの大きな課題です」とロドリゲスは述べています。

ロボットは、光を使用した視覚に頼っていますが、光は壁を通過できないため、隠れた物体を認識できません。しかし、電波は壁を通過できるため、ロボットは隠れた物体を認識できます。

電波識別（RFID）は、追跡に使用されています。RFIDシステムは、リーダーとタグで構成されています。タグは、追跡目的で付着された小型コンピュータチップであり、リーダーは電波信号を発信し、タグによって変調されてリーダーに反射されます。

この反射信号は、タグ付けされたアイテムの位置や識別子などの重要な情報を提供します。小売業のサプライチェーンでは、RFIDを使用して商品を追跡することがよく行われます。日本では、将来的にすべての小売購入でRFIDを使用する予定です。

「RFは、視覚とは異なるセンシングモダリティです。RFの可能性を探ることは間違いではありません」とロドリゲスは述べています。

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RF Grasp

新しく開発されたRF Graspは、カメラとRFリーダーを使用して、タグ付けされた物体を検知して把持します。物体がカメラの視界から隠れても、RF Graspは物体を把持できます。ロボットアームには、握り手が付いています。RFリーダーはロボットから独立しており、制御アルゴリズムに追跡データを送信します。

ロボットは、RF追跡データと視覚データを組み合わせて、物体の位置と把持を決定します。ロボットの決定プロセスは、複雑になります。

「ロボットは、常に、どちらのストリームを考慮するかを決定しなければなりません」とボロウシャキは述べています。 「それは、目と手の調整だけではありません。RF、目、手の調整です。したがって、問題は非常に複雑になります」

「RFを使用して、視覚の注意を集中させます。次に、視覚を使用して、細かい操作を行います」とアディブは述べています。

このプロセスにより、RF Graspは物体をターゲットにし、物体を操作して、RFよりも細かい詳細を取得できます。

一連のテストで、RF Graspはターゲット物体を正確に把持し、約半分の総移動距離で物体を把持しました。また、RF Graspは、パッキング材料や障害物を除去して、ターゲット物体に到達することができました。

「他のシステムにはない、独自のガイダンスを持っています」とロドリゲスは述べています。

RF Graspは、将来的に、電子商取引倉庫で重要な役割を果たす可能性があります。たとえば、アイテムの識別子を瞬時に確認できます。

「RFは、業界における認識と位置特定の限界を改善する可能性があります」とロドリゲスは述べています。

家庭での応用について、アディブは「ロボットが失われた物体を探すことができます。超高性能のルンバのようなロボットが、どこに置いたかわからない私の鍵を取りに行きます」と述べています。