로보틱스 및 피지컬 AI

연구자들, 창고 로봇에 초인적 인식 능력 부여하기 위해 노력

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매사추세츠 공과大学의 연구자들은 “로봇에 초인적 인식 능력을 부여하려고 한다”고 MIT의 Fadel Adib 부교수가 말했다. 로봇이 인공 시각, 촉각, 후각과 같은 분야에서 발전함에 따라 인간과 같은 인식 능력을 갖추게 된다.

연구자들이 개발한 새로운 로봇인 RF-Grasp는 벽을 통과할 수 있는 라디오 波를 사용하여 가려진 물체를 감지할 수 있다. 이는 강력한 감지 능력과 전통적인 컴퓨터 비전을 결합하여 로봇이 보이지 않는 물체를 위치시키고 잡을 수 있게 한다.

연구는 5월에 열리는 IEEE 로봇 및 자동화 국제 컨퍼런스에서 발표될 예정이다. 논문의 주요 저자는 MIT 미디어 랩의 Signal Kinetics Group에서 연구 보조인 Tara Boroushaki이다. 공동 저자로는 Adib, Signal Kinetics Group 책임자; Alberto Rodriguez, 기계 공학부 부교수; Junshan Leng, 하버드 대학교 연구 엔지니어; 및 Ian Clester, 조지아 공과大学 박사 과정 학생이 있다.

창고 및 전자 상거래

이 새로운 기술의 잠재적 용도 중 하나는 전자 상거래에서 창고ulfillment를 더 효율적으로 만들거나工具을 찾는 데 사용할 수 있다. 전자 상거래가 급격히 증가함에 따라 인간 작업자가 대부분의 작업을 수행하지만 이는 때때로 위험한 작업 조건으로 인해 문제가 된다.

“인식과 픽업은 현재 산업에서 두 가지 장애물이다”라고 Rodriguez는 말했다.

로봇은 광학적 시각에 의존하지만 가려진 물체를 인식할 수 없다. 그러나 라디오 波는 그렇지 않다.

라디오 주파수 식별은 추적에 사용되며, 라디오 주파수 식별 시스템은 리더와 태그로 구성된다. 태그는 추적 목적으로 부착된 작은 컴퓨터 칩이며 리더는 라디오 신호를 발射하여 태그에 의해 변조되고 리더에게 반사된다.

이 반사된 신호는 태그된 항목에 대한 중요한 정보를 제공하는 역할을 한다. 이는 위치와 식별을 포함한다. 이는 종종 소매 공급망에서 사용되며, 일본과 같은 국가에서는 궁극적으로 모든 소매 구매에 대해 RF 추적을 사용할 계획이다.

“RF는 비전과는 매우 다른 감지 모드이다”라고 Rodriguez는 말했다. “RF가 무엇을 할 수 있는지 탐구하지 않는 것은 실수일 것이다.”

https://www.youtube.com/watch?v=ZAzeYPcTM78

RF Grasp

새로 개발된 RF Grasp는 카메라와 RF 리더를 사용하여 태그된 물체를 위치시키고 잡을 수 있다. 이는 물체가 완전히 카메라에서 가려져 있어도 가능하다. 로봇의 손에는 카메라가 부착되어 있으며 RF 리더는 로봇과 독립적으로 작동하여 제어 알고리즘에 추적 데이터를 전달한다.

RF 추적 데이터 수집과 로봇의 시각적 이미지를 통합하면 로봇의 의사 결정 과정은 매우 복잡해진다.

“로봇은 각 시점에서 어느 스트림을 더 생각해야 하는지 결정해야 한다”라고 Boroushaki는 말했다. “이것은 단순한 눈-손 조정만이 아니다. RF-눈-손 조정이다. 그래서 문제는 매우 복잡해진다.”

“RF를 사용하여 비전의 주의를 집중시킨다”라고 Adib는 말했다. “그런 다음 미세한 조작을 위한 비전을 사용한다.”

이 과정에서 RF Grasp는 목표 물체를 정찰하고 조작할 수 있으며 이는 RF보다 더 세부적인 디테일을 제공한다.

시리즈 테스트에서 RF Grasp는 목표 물체를 약 절반의 총 이동으로 성공적으로 위치시키고 잡을 수 있었다. 또한 환경을 ‘declutter’할 수 있었는데, 이는 매우 고유한 기능으로, 패킹 재료와 장애물을 제거하여 목표 물체에 도달할 수 있었다.

“이 시스템은 다른 시스템이 갖지 못한 가이드를 제공한다”라고 Rodriguez는 말했다.

RF Grasp는 궁극적으로 전자 상거래 창고에서 중요한 역할을 할 수 있다. 즉, 물체의 身分을 즉시 확인하는 것과 같은 작업을 수행할 수 있다.

“RF는 산업에서 특히 인식과 위치화와 관련된 일부 제한을 개선할 수 있는 잠재력을 가지고 있다”라고 Rodriguez는 계속했다.

가정용 응용 프로그램에 대해 Adib는 “로봇이 잃어버린 물체를 찾을 수 있다. 이것은 슈퍼-루ンバ와 같은 것으로, 내가 어디에 두었는지 상관없이 나의 열쇠를 찾아온다”라고 말했다.

 

 

Alex McFarland은 인공 지능의 최신 개발을 탐구하는 AI 저널리스트이자 작가입니다. 그는 전 세계의 수많은 AI 스타트업과 출판물들과 협력했습니다.