Roboții dezvoltă o nouă tehnică pentru a apuca obiecte reflective

Domeniul robotică progresează rapid, și nu va dura mult până când tehnologia va ajunge în multe aspecte ale vieții noastre, inclusiv în bucătărie. Cu toate acestea, există o anumită piedică pe care roboții trebuie să o depășească pentru astfel de aplicații: roboții au o dificultate extrem de mare în a apuca obiecte transparente și reflective, cum ar fi o cană de măsurat sau un cuțit strălucitor. Acest lucru se schimbă, însă, cu roboții de la Universitatea Carnegie Mellon (CMU) care dezvoltă o nouă tehnică pentru a depăși această problemă.

Echipa a raportat succes în învățarea roboților să apuce aceste obiecte prin intermediul unei noi tehnici care nu necesită senzori complecși, 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 profesor asistent la Institutul de Robotică al CMU. Conform lui Held, camerele de adâncime, care determină forma unui obiect prin proiectarea unei lumini infraroșii asupra lui, sunt utile pentru identificarea obiectelor opace. Cu toate acestea, acest lucru nu este valabil pentru obiectele transparente sau suprafețele reflective, pe care lumina infraroșie le traversează direct sau se reflectă de pe ele. Din cauza acestui fapt, camerele de adâncime nu pot calcula forme precise. Acest lucru înseamnă că rezultatul final este un obiect plat sau forme umplute cu găuri pentru obiectele transparente și reflective.

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

Chiar dacă o cameră standard nu poate măsura forme în același mod ca o cameră de adâncime, cercetătorii au antrenat noul sistem să imite sistemul de adâncime. Acest lucru a permis să inferă implicit forme și să apuce anumite obiecte, și pentru a realiza acest lucru, imaginile de cameră de adâncime ale obiectelor opace au fost asociate cu imaginile de culoare ale acelorași obiecte.

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

Apucarea obiectelor transparente și strălucitoare

După ce sistemul a fost antrenat cu succes, a fost utilizat pentru obiecte transparente și strălucitoare. Robotul a putut apuca 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 oricare alt sistem disponibil în prezent.

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

Conform lui Thoms Weng, student doctorand în robotică, sistemul este încă mai eficient la apucarea obiectelor opace în comparație cu obiectele transparente sau strălucitoare, 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 adâncime la apucarea obiectelor opace.

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

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

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