Naukowcy starają się nadać robotom w magazynach percepcję nadludzką

Zespół naukowców z Massachusetts Institute of Technology “stara się nadać robotom percepcję nadludzką”, według profesora Fadela Adiba z MIT. Podczas gdy roboty rozwijają się w obszarach takich jak sztuczne widzenie, dotyk i węsz, zbliżają się one do posiadania percepcji podobnej do ludzkiej.

Nowy robot opracowany przez naukowców, nazwany RF-Grasp, wykorzystuje fale radiowe, które mogą przenikać przez ściany i wykrywać obiekty zakryte. Robi to, łącząc potężne sensory z tradycyjnym widzeniem komputerowym, umożliwiając lokalizację i chwytanie przedmiotów, które zwykle są niewidoczne dla robota.

Badanie jest zaplanowane do przedstawienia na konferencji IEEE International Conference on Robotics and Automation w maju. Głównym autorem artykułu jest Tara Boroushaki, asystentka badawcza w grupie Signal Kinetics Group w MIT Media Lab. Współautorami artykułu są Adib, dyrektor grupy Signal Kinetics; Alberto Rodriguez, profesor nadzwyczajny na wydziale inżynierii mechanicznej; Junshan Leng, inżynier badawczy na Uniwersytecie Harvarda; oraz Ian Clester, student doktorancki na Georgia Tech.

Magazyny i handel elektroniczny

Jednym z potencjalnych zastosowań tej nowej technologii jest handel elektroniczny, gdzie mogłaby pomóc w efektywniejszym wypełnianiu zamówień w magazynach lub lokalizacji narzędzi w skrzynce z narzędziami. Wraz ze wzrostem handlu elektronicznego, praca staje się coraz bardziej intensywna dla pracowników, którzy nadal wykonują większość tej pracy. Jednak czasami jest to problem, biorąc pod uwagę niebezpieczne warunki pracy.

“Percepcja i chwytanie są dwoma przeszkodami w branży dzisiaj”, mówi Rodriguez.

Roboty polegają na widzeniu optycznym, które nie może postrzegać przedmiotów, które są ukryte, ponieważ fale światła nie przenikają przez ściany. Jednak nie jest to przypadku fal radiowych.

Radiofrekwencja (RF) była używana do śledzenia, a systemy identyfikacji RF składają się z czytnika i znacznika. Znacznik jest małym układem scalonym, który jest dołączony do celów śledzenia, podczas gdy czytnik emituje sygnał RF, który jest modyfikowany przez znacznik i odbijany do czytnika.

Ten odbity sygnał jest odpowiedzialny za dostarczanie istotnych informacji o oznaczonym przedmiocie, takich jak lokalizacja i identyfikacja. Często jest używany w łańcuchach dostaw detalicznych, a kraje takie jak Japonia planują używać śledzenia RF dla wszystkich detalicznych zakupów w przyszłości.

“RF jest tak odmienną modalnością sensoryczną niż widzenie”, mówi Rodriguez. “Byłoby to błędem, gdyby nie zbadać, co może zrobić RF”.

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

RF Grasp

Nowo opracowany RF Grasp wykorzystuje kamerę i czytnik RF do lokalizacji i chwytania oznaczonych obiektów, i może to robić nawet wtedy, gdy są one całkowicie zablokowane dla kamery. Jest to ramię robota z chwytakiem, a na nadgarstku znajduje się kamera. Czytnik RF jest niezależny od robota, przekazując dane śledzenia do algorytmu sterowania.

Poprzez integrowanie danych śledzenia RF i danych z wizualnego obrazu otoczenia robota, proces decyzyjny robota staje się bardzo skomplikowany.

“Robot musi decydować, w każdym punkcie czasu, które z tych strumieni jest ważniejsze do rozważenia”, mówi Boroushaki. “To nie jest tylko koordynacja oka i ręki, to koordynacja RF-oka-ręki. Więc problem staje się bardzo skomplikowany.“

“Zaczyna się od użycia RF do skupienia uwagi widzenia”, mówi Adib. “Następnie używa się widzenia do nawigacji w drobnych manewrach.”

Z tym procesem, RF Grasp może celować w obiekt, i może manipulować przedmiotem i widzeniem, co daje efekt bardziej szczegółowy niż RF.

W serii testów, RF Grasp pomyślnie zlokalizował i pochwycił celowy obiekt z około połową całkowitego ruchu. Był również w stanie “odkluczyć” środowisko, co jest bardzo unikalne, usuwając materiały opakowaniowe i przeszkody, aby dostać się do celu.

“Ma to przewodnictwo, którego nie mają inne systemy”, mówi Rodriguez.

RF Grasp może ostatecznie odegrać dużą rolę w magazynach handlu elektronicznego, robiąc rzeczy takie jak natychmiastowe potwierdzanie tożsamości przedmiotu.

“RF ma potencjał, aby poprawić niektóre z tych ograniczeń w branży, szczególnie w percepcji i lokalizacji”, kontynuuje Rodriguez.

Jeśli chodzi o zastosowania w domu, Adib mówi: “Albo możesz wyobrazić sobie, że robot znajduje zagubione przedmioty. To jak super-Roomba, który idzie i pobiera moje klucze, gdziekolwiek je położyłem”.