Исследователи Стремятся Дать Роботам Суперчеловеческое Восприятие

Команда исследователей в Массачусетском технологическом институте “пытается дать роботам суперчеловеческое восприятие”, согласно словам доцента Фаделя Адиба. По мере того, как роботы совершенствуются в таких областях, как искусственное зрение, осязание и обоняние, они становятся все ближе к тому, чтобы иметь восприятие, подобное человеческому.

Новый робот, разработанный исследователями, называется RF-Grasp, и он использует радиоволны, которые могут проходить через стены и обнаруживать скрытые объекты. Он делает это, сочетая мощную систему обнаружения с традиционным компьютерным зрением, что позволяет локализовать и захватить предметы, которые обычно находятся вне поля зрения робота.

Исследование представлено на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации в мае. Основным автором статьи является Тара Борушики, исследователь в группе Signal Kinetics в лаборатории медиа-технологий MIT. Среди соавторов статьи – Адиб, руководитель группы Signal Kinetics; Альберто Родригез, доцент кафедры механической инженерии; Джуншан Ленг, инженер-исследователь в Гарвардском университете; и Иэн Клестер, аспирант в Технологическом институте Джорджии.

Склады и электронная коммерция

Одним из потенциальных применений этой новой технологии может быть электронная коммерция, где она может помочь сделать процесс выполнения заказов на складе более эффективным или найти инструменты в наборе инструментов. С резким ростом электронной коммерции работа становится все более интенсивной для человеческих работников, которые все еще выполняют большую часть этой работы. Однако это иногда представляет проблему из-за опасных условий труда.

“Восприятие и выбор являются двумя препятствиями в отрасли сегодня”, – говорит Родригез.

Роботы полагаются на оптическое зрение, которое не может воспринимать предметы, скрытые за препятствиями, поскольку видимые световые волны не проходят через стены. Однако это не так для радиоволн.

Идентификация по радиочастоте (RF) используется для отслеживания, и системы идентификации RF состоят из считывателя и метки. Метка представляет собой небольшой компьютерный чип, который прикрепляется для целей отслеживания, а считыватель излучает сигнал RF, который модулируется меткой и отражается обратно к считывателю.

Этот отраженный сигнал несет важную информацию о помеченном предмете, такую как местоположение и идентификатор. Это часто используется в розничных цепочках поставок, и страны, такие как Япония, планируют использовать отслеживание RF для всех розничных покупок в будущем.

“RF – это такое khácое модальность восприятия, чем зрение”, – говорит Родригез. “Было бы ошибкой не исследовать, что может сделать RF”.

https://www.youtube.com/watch?v=ZAzeYPcTM78

RF Grasp

Недавно разработанный RF Grasp использует камеру и считыватель RF для локализации и захвата помеченных объектов, и он может делать это даже если они полностью закрыты от камеры. На роботизированной руке есть захватывающая рука, а на запястье установлены камера. Считыватель RF работает независимо от робота, передавая данные отслеживания в алгоритм управления.

Объединив сбор данных отслеживания RF и данные визуального изображения окружения робота, процесс принятия решений робота становится очень сложным.

“Робот должен решить, в каждый момент времени, какое из этих потоков более важно учитывать”, – говорит Борушики. “Это не только координация глаз и рук, это координация RF, глаз и рук. Итак, проблема становится очень сложной.“

“Он начинает использовать RF, чтобы сосредоточить внимание зрения”, – говорит Адиб. “Затем вы используете зрение для навигации по тонким маневрам.”

С помощью этого процесса RF Grasp может нацеливаться на объект и манипулировать предметом и зрением, что приводит к более детальному изображению, чем RF.

В серии тестов RF Grasp успешно определил и захватил целевой объект с примерно вдвое меньшим общим движением. Он также смог “очистить” окружающую среду, что является очень уникальным, удалив упаковочные материалы и препятствия, чтобы добраться до цели.

“У него есть такое руководство, которого нет у других систем”, – говорит Родригез.

RF Grasp может в конечном итоге сыграть большую роль на складах электронной коммерции, выполняя такие задачи, как мгновенная верификация идентификатора предмета.

“RF имеет потенциал улучшить некоторые из этих ограничений в отрасли, особенно в восприятии и локализации”, – продолжает Родригез.

Что касается домашних применений, Адиб говорит: “Или вы можете представить, что робот находит потерянные предметы. Это как супер-Roomba, который идет и извлекает мои ключи, куда бы я их ни положил”.