Robot Bilim Adamları Şeffaf ve Parlak Nesneleri Tutma Tekniği Geliştirdi

Robotik alanındaki gelişmeler hızla ilerlemekte ve bu teknoloji yakın zamanda hayatımızın birçok alanında, mutfak dahil, yerini alacak. Ancak bu tür uygulamalar için robotikçiler bir engel ile karşı karşıya: robotlar şeffaf ve parlak nesneleri, örneğin bir ölçme kupası veya parlak bıçak, tutmakta çok zorlanıyorlar. Ancak bu durum değişiyor, çünkü Carnegie Mellon Üniversitesi’ndeki (CMU) robotikçiler bu sorunu aşmak için yeni bir teknik geliştirdiler.

Ekibin başarısı, robotların karmaşık sensörler, kapsamlı eğitim veya insan rehberliği gerektirmeden bu nesneleri tutmasını sağlayan yeni bir teknik kullanarak geldi. Bunun yerine, eylemleri gerçekleştirmek için bir renk kamerası kullandılar.

Araştırma, bu yaz gerçekleşecek Uluslararası Robotik ve Otomasyon sanal konferansında sunulacak.

Derinlik Kameraları vs Renk Kameraları

David Held, CMU’nun Robotik Enstitüsü’nde yardımcı profesör. Held’e göre, bir nesnenin şeklini belirlemek için üzerine bir infrared ışık yayan derinlik kameraları, opak nesneleri tanımlamak için yararlıdır. Ancak şeffaf veya parlak yüzeyler için durum böyle değildir, çünkü infrared ışık doğrudan geçer veya saçılır. Bu nedenle, derinlik kameraları doğru şekilleri hesaplayamaz. Bu, şeffaf ve parlak nesnelerin sonuçta düz veya deliklerle dolu şekiller olarak görünmesi anlamına gelir.

Renk kamerasının avantajı, sadece opak nesneleri değil, aynı zamanda şeffaf ve parlak nesneleri de görebilmesi. Bunu kullanarak, CMU’daki bilim adamları, şekilleri renge göre tanımlayabilen bir renk kamerası sistemi oluşturdular.

Standart bir kamera, bir derinlik kamerası gibi şekilleri ölçemez, ancak araştırmacılar yeni sistemi, derinlik sistemini taklit edecek şekilde eğittiler. Bu, belirli nesneleri kavramak ve şekillerini dolaylı olarak çıkarabilmek için yeterli oldu. Bunu başarmak için, opak nesnelerin derinlik kamerası görüntüleri, aynı nesnelerin renk görüntüleri ile eşleştirildi.

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

Şeffaf ve Parlak Nesneleri Tutma

Sistem başarılı bir şekilde eğitildikten sonra, şeffaf ve parlak nesneler üzerinde kullanıldı. Robot, bu görüntüler ve derinlik kamerasından çıkarılan diğer bilgiler kullanılarak, zor nesneleri yüksek bir başarı oranıyla kavramayı başardı.

Held, sistemin her zaman mükemmel çalışmadığını, ancak mevcut diğer sistemlerden daha iyi olduğunu söyledi.

“Bazen kaçırıyoruz” dedi Held, “Ancak genel olarak oldukça iyi bir iş çıkardı, şeffaf veya parlak nesneleri kavramak için mevcut diğer sistemlerden çok daha iyi.”

Robotik alanında doktora öğrencisi olan Thoms Weng, sistemin opak nesneleri tutmada hala daha verimli olduğunu, ancak şeffaf veya parlak nesneleri tutmada derinlik kamerası sistemlerinden daha etkili olduğunu belirtti. Sistemin bir diğer avantajı, öğrenme tekniğinin çok etkili olması ve renk sistemini, opak nesneleri tutmada derinlik kamerası sistemi ile aynı düzeye getirmesiydi.

“Sistemimiz yalnızca bireysel şeffaf ve parlak nesneleri tutmakla kalmaz, aynı zamanda kalabalık yığınlardaki bu tür nesneleri de kavramayı başarabilir” dedi Weng.

Bu, robotikçiler tarafından bu zorluğu aşmaya yönelik ilk girişim değildi. Önceki yaklaşımlar, tamamen tekrarlanan denemelere dayalı sistemlerin eğitilmesini veya nesnelerin insan etiketlemesini içeriyordu, ki bu sonuncusu hem pahalı hem de zaman alıcı bir işlemdi.

CMU’daki robotikçiler, hem renk görüntüleri (RGB) hem de derinlik görüntüleri (D) üretebilen bir ticari RGB-D kameraya güvendiler.