Roboțiiștii Dezvoltă o Nouă Tehnică pentru Ca Roboții Să Prindă Obiecte Reflectante

Domeniul roboților progresează rapid, și nu va dura mult până când tehnologia va face parte din multe aspecte ale vieții noastre, inclusiv din bucătărie. Cu toate acestea, există o anumită piedică pe care roboțiiștii trebuie să o depășească pentru astfel de aplicații: roboții au o perioadă extrem de dificilă pentru a ridica obiecte transparente și reflectante, cum ar fi o cană de măsurat sau un cuțit strălucitor. Cu toate acestea, lucrurile se schimbă, deoarece roboțiiștii de la Universitatea Carnegie Mellon (CMU) dezvoltă o nouă tehnică pentru a depăși această problemă. 

Echipa a raportat succes în predarea roboților să ridice aceste obiecte prin intermediul unei tehnici noi care nu necesită senzori complexi, antrenament exhaustiv sau îndrumare umană. În schimb, a utilizat o cameră de culoare pentru a efectua acțiunile. 

Cercetarea va fi prezentată la Conferința Internațională Virtuală de Robotică și Automatizare care va avea loc în această vară. 

Camere de Adâncime vs Camere de Culoare

David Held este asistent profesor în Institutul de Robotică al CMU. Conform lui Held, camerele de adâncime, care determină forma unui obiect prin iluminarea cu lumină infraroșie, sunt utile pentru identificarea obiectelor opace. Cu toate acestea, nu este cazul pentru obiectele transparente sau suprafețele reflectante, pe care lumina infraroșie le străpunge sau se reflectă. Din cauza acestui fapt, camerele de adâncime nu pot calcula forme precise. Acest lucru înseamnă că rezultatul se termină cu forme plate sau forme umplute cu găuri pentru obiectele transparente și reflectante.

Avantajul unei camere de culoare este că poate vedea obiecte transparente și reflectante, nu doar obiecte opace. Profitând de acest lucru, oamenii de știință de la CMU au creat un sistem de cameră de culoare care poate identifica forme pe baza culorii.

Deși o cameră standard nu poate măsura forme în același mod ca o cameră de adâncime, cercetătorii au antrenat noul sistem pentru a imita sistemul de adâncime. Acest lucru i-a permis să inferă implicit forme și să prindă anumite obiecte, și pentru a realiza acest lucru, imaginile cu camere de adâncime ale obiectelor opace au fost pereche cu imaginile de culoare ale acelorași obiecte. 

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

Prinderea Obiectelor Transparente și Strălucitoare

După ce sistemul a fost antrenat cu succes, a fost utilizat pentru obiecte transparente și strălucitoare. Robotul a putut prinde obiectele dificile cu un grad ridicat de succes după utilizarea acelor imagini plus orice altă informație care putea fi extrasă din camera de adâncime.

Held a spus că, deși sistemul nu funcționează întotdeauna perfect, este mai bun decât orice alt sistem disponibil în prezent.

“Uneori ratăm”, a spus Held. “Dar, în general, a făcut o treabă foarte bună, mult mai bună decât orice sistem anterior pentru prinderea obiectelor transparente sau reflectante.”

Conform lui Thoms Weng, un student doctorand în robotică, sistemul este încă mai eficient la ridicarea obiectelor opace în comparație cu obiectele transparente sau reflectante, dar este mult mai eficient decât sistemele de cameră de adâncime. Un alt avantaj al sistemului a fost că tehnica de învățare pentru a-l antrena a fost extrem de eficientă, făcând sistemul de culoare la fel de bun ca sistemul de cameră de adâncime la ridicarea obiectelor opace.

“Sistemul nostru nu numai că poate ridica obiecte transparente și reflectante individuale, dar poate prinde și astfel de obiecte în grămezi aglomerate”, a spus Weng. 

Acesta nu este primul caz în care roboțiiștii au încercat să depășească această provocare. Abordările anterioare au implicat antrenarea sistemelor bazate în întregime pe încercări repetate de prindere, care puteau număra până la 800.000 de încercări. O altă opțiune anterioră a fost etichetarea obiectelor de către oameni, care este atât scumpă, cât și consumatoare de timp.

Roboțiiștii de la CMU s-au bazat pe o cameră RGB-D comercială capabilă să efectueze atât imagini de culoare (RGB), cât și imagini de adâncime (D).