Robotici ontwikkelen nieuwe techniek voor robots om reflecterende objecten te grijpen

Het gebied van robotica ontwikkelt zich snel en het zal niet lang meer duren voordat de technologie in veel aspecten van ons leven doordringt, waaronder de keuken. Er is echter één specifieke hindernis die robotici moeten overwinnen voor dit soort toepassingen: robots hebben het buitengewoon moeilijk om transparante en reflecterende objecten op te pakken, zoals een maatbeker of een glimmend mes. Dit is echter aan het veranderen nu robotici aan de Carnegie Mellon University (CMU) een nieuwe techniek ontwikkelen om dit probleem op te lossen. 

Het team rapporteerde succes met het leren van robots om die objecten op te pakken door middel van een nieuwe techniek die geen complexe sensoren, uitputtende training of menselijke begeleiding vereist. In plaats daarvan gebruikte het een kleurencamera om de acties uit te voeren. 

Het onderzoek zal worden gepresenteerd op de virtuele conferentie International Conference on Robotics and Automation die deze zomer plaatsvindt. 

Dieptecamera's versus kleurencamera's

David Held is assistent-professor bij het Robotics Institute van CMU. Volgens Held zijn dieptecamera's, die de vorm van een object bepalen door er infrarood licht op te laten schijnen, nuttig om ondoorzichtige objecten te identificeren. Dat is echter niet het geval voor heldere objecten of reflecterende oppervlakken, waar het infraroodlicht dwars doorheen gaat of waar het vanaf verstrooid wordt. Hierdoor kunnen dieptecamera's geen nauwkeurige vormen berekenen. Dit betekent dat het resultaat plat wordt of vormen gevuld met gaten voor transparante en reflecterende objecten.

Het voordeel van een kleurencamera is dat hij transparante en reflecterende objecten kan zien, niet alleen ondoorzichtige. Door hiervan gebruik te maken, hebben de wetenschappers van CMU een kleurencamerasysteem gemaakt dat in staat is om vormen te identificeren op basis van kleur.

Hoewel een standaardcamera niet op dezelfde manier vormen kan meten als een dieptecamera, hebben de onderzoekers het nieuwe systeem getraind om het dieptesysteem te imiteren. Hierdoor kon het impliciet vormen afleiden en bepaalde objecten vatten, en om dit te bereiken werden dieptecamerabeelden van ondoorzichtige objecten gecombineerd met de kleurenafbeeldingen van dezelfde objecten. 

Grijpen van transparante en glanzende objecten

Nadat het systeem met succes was getraind, werd het vervolgens gebruikt op transparante en glanzende objecten. De robot kon de moeilijke objecten met veel succes vastpakken na gebruik van die beelden plus alle andere informatie die uit de dieptecamera kon worden gehaald.

Held zei wel dat hoewel het systeem niet altijd perfect werkt, het beter is dan alle andere systemen die momenteel beschikbaar zijn.

"We missen soms," zei Held. "Maar voor het grootste deel deed het behoorlijk goed werk, veel beter dan enig eerder systeem voor het grijpen van transparante of reflecterende objecten."

Volgens Thoms Weng, een promovendus in de robotica, is het systeem nog steeds efficiënter in het oppakken van ondoorzichtige objecten in vergelijking met transparante of reflecterende objecten, maar het is veel effectiever dan alleen dieptecamerasystemen. Een ander voordeel van het systeem was dat de leertechniek om het te trainen buitengewoon effectief was, waardoor het kleurensysteem vergelijkbaar was met het dieptecamerasysteem bij het oppikken van ondoorzichtige objecten.

"Ons systeem kan niet alleen individuele transparante en reflecterende objecten oppakken, maar het kan dergelijke objecten ook in rommelige stapels grijpen", zei Weng. 

Dit is niet de eerste keer dat robotici deze uitdaging probeerden te overwinnen. Eerdere benaderingen omvatten trainingssystemen die volledig waren gebaseerd op herhaalde pogingen tot grijpen, wat tot 800,000 pogingen kon bedragen. Een andere eerdere optie was het door mensen labelen van objecten, wat zowel duur als tijdrovend is.

De robotici van CMU vertrouwden op een commerciële RGB-D-camera die zowel kleurenbeelden (RGB) als dieptebeelden (D) kon weergeven.