Robotycy opracowują nową technikę pozwalającą robotom chwytać przedmioty odbijające światło

Dziedzina robotyki rozwija się bardzo szybko i niebawem technologia ta znajdzie zastosowanie w wielu aspektach naszego życia, w tym także w kuchni. Istnieje jednak jeden konkretny problem, który robotycy muszą pokonać, aby możliwe było zastosowanie tej technologii: roboty mają ogromne trudności z chwytaniem przezroczystych i odbijających światło przedmiotów, takich jak miarka lub błyszczący nóż. Sytuacja ta ulega jednak zmianie, ponieważ robotycy z Carnegie Mellon University (CMU) opracowali nową technikę, która pozwala na pokonanie tego problemu.

Zespół doniósł o sukcesie w nauczaniu robotów chwytania tych przedmiotów za pomocą nowej techniki, która nie wymaga skomplikowanych czujników, wyczerpującego szkolenia ani nadzoru ludzkiego. Zamiast tego wykorzystano kamerę kolorową do wykonania tych czynności.

Badania zostaną przedstawione na międzynarodowej konferencji dotyczącej robotyki i automatyki, która odbędzie się w formie wirtualnej tego lata.

Kamery głębi a kamery kolorowe

David Held jest adiunktem w Instytucie Robotyki CMU. Według Held, kamery głębi, które określają kształt obiektu, emitując na niego światło podczerwone, są przydatne do identyfikacji obiektów nieprzezroczystych. Nie jest to jednak przypadkiem dla przezroczystych powierzchni lub odbijających światło, które światło podczerwone przechodzi prosto przez nie lub rozprasza się na nich. Z tego powodu kamery głębi nie są w stanie obliczyć dokładnych kształtów. Oznacza to, że wynik końcowy jest płaski lub kształty wypełnione otworami dla przezroczystych i odbijających światło przedmiotów.

Korzyścią kamery kolorowej jest to, że może ona widzieć przezroczyste i odbijające światło przedmioty, a nie tylko nieprzezroczyste. Wykorzystując to, naukowcy z CMU stworzyli system kamer kolorowych, który może identyfikować kształty na podstawie koloru.

Chociaż standardowa kamera nie jest w stanie mierzyć kształtów w ten sam sposób, w jaki robi to kamera głębi, badacze nauczali nowy system, aby naśladował system głębi. Pozwoliło to na niejawne wnioskowanie o kształtach i chwytanie pewnych obiektów, a aby to osiągnąć, obrazy kamer głębi nieprzezroczystych obiektów były sparowane z kolorowymi obrazami tych samych obiektów.

https://www.youtube.com/watch?v=Gny7NfmqyOk&feature=emb_title

Chwytanie przezroczystych i błyszczących obiektów

Po pomyślnym przeszkoleniu systemu, został on wykorzystany do chwytania przezroczystych i błyszczących obiektów. Robot był w stanie chwytać trudne obiekty z wysokim stopniem powodzenia po użyciu tych obrazów oraz wszelkich innych informacji, które można było wyodrębnić z kamery głębi.

Held powiedział, że chociaż system nie zawsze działa idealnie, jest lepszy niż jakikolwiek inny system dostępny obecnie.

“Czasami zawodzimy”, powiedział Held. “Ale ogólnie rzecz biorąc, działał dość dobrze, znacznie lepiej niż jakikolwiek poprzedni system do chwytania przezroczystych lub odbijających światło obiektów.”

Według Thomsa Wenga, studenta doktoranckiego w dziedzinie robotyki, system jest nadal bardziej wydajny w chwytaniu nieprzezroczystych obiektów w porównaniu z przezroczystymi lub odbijającymi światło, ale jest znacznie bardziej skuteczny niż systemy kamery głębi. Kolejną zaletą systemu było to, że technika uczenia się do jego szkolenia była niezwykle skuteczna, co sprawiło, że system kolorowy był na równi z systemem kamery głębi pod względem chwytania nieprzezroczystych obiektów.

“Nasz system nie tylko może chwytać pojedyncze przezroczyste i odbijające światło obiekty, ale może również chwytać takie obiekty w zatłoczonych stosach”, powiedział Weng.

To nie jest pierwszy raz, kiedy robotycy próbowali pokonać ten wyzwanie. Poprzednie podejścia obejmowały szkolenie systemów opartych wyłącznie na powtarzanych próbach chwytania, które mogły sięgać do 800 000 prób. Innym poprzednim rozwiązaniem było oznaczanie obiektów przez ludzi, co jest zarówno kosztowne, jak i czasochłonne.

Robotycy z CMU wykorzystali kamerę RGB-D, która może wykonywać obrazy kolorowe (RGB) i głębi (D).