Pesquisadores Visam Dar a Robôs de Armazém Percepção Super-Humana

Uma equipe de pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Massachusetts está “tentando dar aos robôs percepção super-humana”, de acordo com o professor associado Fadel Adib. À medida que os robôs avançam em áreas como visão artificial, toque e olfato, eles estão se aproximando de ter percepção semelhante à humana.

Um novo robô desenvolvido pelos pesquisadores, chamado RF-Grasp, depende de ondas de rádio que podem passar por paredes e detectar objetos ocultos. Isso é feito combinando sensores poderosos com visão computacional tradicional, permitindo a localização e manipulação de itens que normalmente estariam fora do alcance do robô.

A pesquisa será apresentada na Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação em maio. O autor principal do artigo é Tara Boroushaki, assistente de pesquisa no Signal Kinetics Group do MIT Media Lab. Os co-autores do artigo incluem Adib, diretor do Signal Kinetics Group; Alberto Rodriguez, professor associado do Departamento de Engenharia Mecânica; Junshan Leng, engenheiro de pesquisa da Universidade de Harvard; e Ian Clester, estudante de doutorado da Georgia Tech.

Armazéns e Comércio Eletrônico

Um dos possíveis casos de uso dessa nova tecnologia é no comércio eletrônico, onde pode ajudar a tornar a entrega de armazéns mais eficiente, ou pode localizar ferramentas em uma caixa de ferramentas. Com o aumento dramático do comércio eletrônico, o trabalho está se tornando cada vez mais intenso para os trabalhadores humanos, que ainda completam a maior parte dele. No entanto, isso às vezes é um problema, dado as condições de trabalho perigosas.

“Percepção e manipulação são dois obstáculos na indústria hoje”, diz Rodriguez.

Os robôs dependem da visão óptica, que não pode perceber itens que estão escondidos, pois as ondas de luz visível não passam por paredes. No entanto, isso não é o caso das ondas de rádio.

A identificação por frequência de rádio (RF) tem sido usada para rastreamento, e os sistemas de identificação por RF consistem em um leitor e uma etiqueta. A etiqueta é um pequeno chip de computador que é anexado para fins de rastreamento, enquanto o leitor emite um sinal de RF que é modulado pela etiqueta e refletido para o leitor.

Esse sinal refletido é responsável por fornecer informações cruciais sobre o item etiquetado, como localização e identidade. Isso é frequentemente usado em cadeias de suprimento de varejo, com países como o Japão planejando usar o rastreamento por RF para todas as compras de varejo em breve.

“RF é uma modalidade de sensoriamento tão diferente da visão”, diz Rodriguez. “Seria um erro não explorar o que o RF pode fazer”.

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RF Grasp

O RF Grasp recém-desenvolvido usa uma câmera e um leitor de RF para localizar e pegar objetos etiquetados, e pode fazer isso mesmo se estiverem completamente bloqueados para a câmera. Há um braço robótico anexado a uma mão de pegar, e o pulso segura a câmera. O leitor de RF é independente do robô, enviando dados de rastreamento para o algoritmo de controle.

Ao integrar a coleta de dados de rastreamento por RF e dados da imagem visual do ambiente do robô, o processo de tomada de decisão do robô se torna muito complicado.

“O robô tem que decidir, a cada ponto no tempo, qual dessas correntes é mais importante para pensar”, diz Boroushaki. “Não é apenas coordenação olho-mão, é coordenação RF-olho-mão. Então, o problema se torna muito complicado.“

“Ele começa usando RF para focar a atenção da visão”, diz Adib. “Então você usa visão para navegar manobras finas.”

Com esse processo, o RF Grasp pode direcionar um objeto e pode manipular o item e visão, o que resulta em detalhes mais finos do que o RF.

Em uma série de testes, o RF Grasp conseguiu localizar e pegar o objeto alvo com cerca da metade do movimento total. Ele também foi capaz de “desclutter” o ambiente, o que é muito único, removendo materiais de embalagem e obstáculos para chegar ao alvo.

“Ele tem essa orientação que outros sistemas simplesmente não têm”, diz Rodriguez.

O RF Grasp pode eventualmente desempenhar um grande papel em armazéns de comércio eletrônico, fazendo coisas como verificar instantaneamente a identidade de um item.

“RF tem o potencial de melhorar algumas dessas limitações na indústria, especialmente na percepção e localização”, continua Rodriguez.

Quanto às aplicações domésticas, Adib diz: “Ou você pode imaginar o robô encontrando itens perdidos. É como um super-Roomba que vai e recupera minhas chaves, onde quer que eu as tenha colocado”.