Sistema Robótico Recupera Objetos Enterrados

Um novo sistema robótico chamado FuseBot desenvolvido no MIT combina informações visuais e sinais de frequência de rádio para encontrar itens escondidos enterrados sob uma pilha de objetos. Para encontrar um item perdido, os robôs devem usar um raciocínio complexo sobre a pilha e os objetos nela. 

Os pesquisadores demonstraram anteriormente um braço robótico que combina informações visuais e sinais de frequência de rádio (RF) para encontrar objetos escondidos marcados com etiquetas RFID, que refletem sinais enviados por uma antena. Mas o novo sistema pode recuperar eficientemente qualquer objeto enterrado, mesmo que o item alvo não esteja marcado. Ele só requer que alguns itens na pilha tenham essas etiquetas RFID. 

Algoritmos no FuseBot

Os algoritmos que compõem o FuseBot podem raciocinar sobre a provável localização e orientação de objetos sob a pilha. Em seguida, descobre a maneira mais eficiente de remover objetos obstrutivos e extrair o item alvo. O FuseBot foi capaz de encontrar esses itens escondidos de forma mais eficiente do que outro sistema robótico de última geração, e fez isso em metade do tempo. 

O novo sistema pode ser aplicado em áreas como um armazém de comércio eletrônico. 

A pesquisa envolveu o autor sênior Fadel Adib, professor associado no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação e diretor do grupo Signal Kinetics no Media Lab. 

“O que este artigo mostra, pela primeira vez, é que a mera presença de um item marcado com RFID no ambiente torna muito mais fácil realizar outras tarefas de forma mais eficiente. Conseguimos fazer isso porque adicionamos raciocínio multimodal ao sistema — o FuseBot pode raciocinar sobre visão e RF para entender uma pilha de itens”, diz Adib.

Adib foi acompanhado pelos assistentes de pesquisa Tara Boroushaki, que é a autora principal; Laura Dodds; e Nazish Naeem. 

O FuseBot envolve um braço robótico com uma câmera de vídeo anexada e uma antena RF para recuperar um item alvo não marcado de uma pilha mista. O sistema digitaliza a pilha com a câmera para criar um modelo 3D do ambiente e envia sinais de sua antena para localizar etiquetas RFID ao mesmo tempo. 

As ondas de rádio podem passar por quase todas as superfícies sólidas, permitindo que o robô “veja” dentro da pilha. Como os itens, além do item alvo, estão marcados, o FuseBot sabe que o item alvo não pode estar no mesmo local exato. 

As informações são então fundidas pelos algoritmos para atualizar o modelo 3D do ambiente e destacar possíveis localizações do item alvo, com o robô já sabendo o tamanho e a forma dele. O sistema raciocina sobre os objetos na pilha e as etiquetas RFID para determinar qual item mover, e procura o caminho com o menor número de movimentos. 

Para superar o desafio de não saber como os objetos estão orientados sob a pilha, o FuseBot usa raciocínio probabilístico. Cada vez que remove um item, ele também usa raciocínio para elaborar qual seria o próximo melhor item a remover. 

“Se eu der a um ser humano uma pilha de itens para procurar, ele provavelmente removerá o item maior primeiro para ver o que está debaixo dele. O que o robô faz é semelhante, mas também incorpora informações RFID para tomar uma decisão mais informada. Ele pergunta: ‘Quanto mais entenderá sobre essa pilha se remover esse item da superfície?'” Boroushaki diz.

O robô digitaliza a pilha após remover um objeto e usa novos dados para otimizar a estratégia. 

https://www.youtube.com/watch?v=TFqz263uPN0

Supera Outros Sistemas

Usando sinais RF e raciocínio, o FuseBot foi capaz de superar um sistema de última geração que usa apenas visão. Ele extraiu o item alvo com uma taxa de sucesso de 95 por cento, em comparação com 84 por cento para o outro sistema. Ele também fez isso com 40 por cento menos movimentos e pôde localizar e recuperar itens mais de duas vezes mais rápido. 

“Vemos uma grande melhoria na taxa de sucesso ao incorporar essas informações RF. Foi emocionante ver que conseguimos igualar o desempenho do nosso sistema anterior e superá-lo em cenários em que o item alvo não tinha uma etiqueta RFID”, diz Dodds.

O software responsável por realizar o raciocínio complexo pode ser implementado em qualquer computador, o que significa que o FuseBot pode ser usado em uma ampla gama de configurações. A equipe agora buscará incorporar modelos mais complexos ao sistema, bem como explorar diferentes manipulações.