ระบบหุ่นยนต์สำหรับการค้นหาวัตถุฝังอยู่

ระบบหุ่นยนต์ใหม่ชื่อ FuseBot ที่พัฒนาโดย MIT รวมข้อมูลภาพและสัญญาณความถี่วิทยุเพื่อค้นหาวัตถุซ่อนอยู่ใต้กองวัตถุ

นักวิจัยได้แสดงให้เห็นถึงการทำงานของหุ่นยนต์แขนที่ใช้ข้อมูลภาพและความถี่วิทยุเพื่อค้นหาวัตถุซ่อนอยู่ที่มีแท็ก RFID ซึ่งสะท้อนสัญญาณที่ส่งโดยอันเทนナ แต่ระบบใหม่นี้สามารถค้นหาวัตถุฝังอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพแม้ว่าวัตถุเป้าหมายจะไม่มีแท็กก็ตาม มันเพียงต้องการให้วัตถุบางอย่างในกองมีแท็ก RFID

อัลกอริทึมใน FuseBot

อัลกอริทึมที่ประกอบเป็น FuseBot สามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับตำแหน่งและทิศทางที่เป็นไปได้ของวัตถุใต้กอง จากนั้นจึงค้นหาวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการเอาวัตถุออกและดึงวัตถุเป้าหมายออกมา FuseBot สามารถค้นหาวัตถุซ่อนอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากกว่าระบบหุ่นยนต์อื่นที่มีคุณภาพสูง และทำได้ในเวลาครึ่งหนึ่ง

ระบบใหม่นี้สามารถนำไปใช้ในพื้นที่ เช่น 창고อีคอมเมิร์ซ

การ วิจัย เกี่ยวข้องกับ Fadel Adib ผู้เขียนอาวุโสในภาควิชาวิศวกรรมไฟฟ้าและวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และผู้อำนวยการกลุ่ม Signal Kinetics ในห้องปฏิบัติการสื่อ

“สิ่งที่บทความนี้แสดงให้เห็นครั้งแรกคือ การมีอยู่ของวัตถุที่มีแท็ก RFID ในสภาพแวดล้อมทำให้ง่ายต่อการทำงานอื่น ๆ ในลักษณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เราสามารถทำได้เพราะเราเพิ่มการให้เหตุผลแบบหลายรูปแบบเข้าไปในระบบ — FuseBot สามารถให้เหตุผลเกี่ยวกับทั้งภาพและ RF เพื่อทำความเข้าใจกองวัตถุ” Adib กล่าว

Adib ร่วมงานกับ Tara Boroushaki ผู้ช่วยวิจัยซึ่งเป็นผู้เขียนหลัก Laura Dodds และ Nazish Naeem

FuseBot ประกอบด้วยหุ่นยนต์แขนที่มีกล้องวิดีโอและอันเทนナ RF เพื่อดึงวัตถุเป้าหมายที่ไม่มีแท็กออกจากกองวัตถุผสม ระบบสแกนกองวัตถุด้วยกล้องเพื่อสร้างแบบจำลอง 3 มิติของสภาพแวดล้อม และส่งสัญญาณจากอันเทนナเพื่อค้นหาวัตถุที่มีแท็ก RFID ในเวลาเดียวกัน

คลื่นวิทยุสามารถผ่านพื้นผิวของวัตถุได้ ทำให้หุ่นยนต์สามารถ “มองเห็น” ลงในกองได้ เนื่องจากวัตถุอื่น ๆ นอกเหนือจากวัตถุเป้าหมายมีแท็ก RFID FuseBot จึงรู้ว่าวัตถุเป้าหมายไม่สามารถอยู่ในตำแหน่งที่แน่นอนเดียวกันได้

ข้อมูลจะถูกผสมผสานโดยอัลกอริทึมเพื่อปรับปรุงแบบจำลอง 3 มิติของสภาพแวดล้อมและเน้นย้ำตำแหน่งที่เป็นไปได้ของวัตถุเป้าหมาย โดยหุ่นยนต์จะรู้ขนาดและรูปร่างของวัตถุแล้ว ระบบจะให้เหตุผลเกี่ยวกับวัตถุในกองและแท็ก RFID เพื่อกำหนดวัตถุใดที่จะย้าย และค้นหาวิธีที่มีการเคลื่อนไหวน้อยที่สุด

เพื่อเอาชนะความท้าทายที่ไม่ทราบว่าวัตถุอยู่ในกองอย่างไร FuseBot ใช้การให้เหตุผลแบบความน่าจะเป็น ทุกครั้งที่มันเอาวัตถุออก มันจะใช้การให้เหตุผลเพื่อค้นหาวัตถุถัดไปที่จะเอาออก

“ถ้าฉันให้คนหนึ่งยกกองวัตถุเพื่อค้นหา เขาจะเอาวัตถุที่ใหญ่ที่สุดออกก่อนเพื่อดูว่ามีอะไรอยู่ใต้ Boroushaki กล่าว

หุ่นยนต์สแกนกองวัตถุหลังจากเอาวัตถุออกและใช้ข้อมูลใหม่เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์

การทำงานที่เหนือกว่าระบบอื่น

ด้วยการใช้สัญญาณ RF และการให้เหตุผล FuseBot สามารถทำงานได้ดีกว่าระบบที่ใช้ภาพอย่างเดียว มันสามารถดึงวัตถุเป้าหมายออกมาได้สำเร็จ 95% เทียบกับ 84% ของระบบอื่น และทำได้ด้วยการเคลื่อนไหวน้อยกว่า 40% และสามารถค้นหาวัตถุและดึงออกมาได้เร็วกว่าสองเท่า

“เราพบว่ามีการปรับปรุงอัตราความสำเร็จอย่างมากโดยการเพิ่มสัญญาณ RF นี้ มันทำให้เราได้รับผลลัพธ์ที่ดีและสามารถทำงานได้ดีกว่าระบบก่อนหน้า” Dodds กล่าว

ซอฟต์แวร์ที่รับผิดชอบในการดำเนินการให้เหตุผลที่ซับซ้อนสามารถนำไปใช้กับคอมพิวเตอร์ใดก็ได้ ซึ่งหมายความว่า FuseBot สามารถใช้ได้ในหลายๆ สถานการณ์ ทีมจะพยายามเพิ่มแบบจำลองที่ซับซ้อนเข้าไปในระบบ และสำรวจการดัดแปลงต่างๆ