Bilim Adamları Robotlara Aşırı Parmak Ucu Hassasiyeti Getirdi

Max Planck Institute for Intelligent Systems (MPI-IS) bünyesindeki bir grup bilim adamı, bilgisayar görüşü ve derin bir sinir ağı kullanarak sensörle nesnelerin temas ettiği noktaları ve uygulanan kuvvetlerin büyüklüğünü tahmin eden güçlü bir yumuşak haptik sensör tanıttı.

Yayınlanan yeni araştırma, Nature Machine Intelligence dergisinde yer alacak ve robotların çevrelerini insanlarla ve hayvanlarla aynı doğrulukta algılamalarına yardımcı olacaktır.

İskelete Sahip Parmak Şeklinde Sensör

Sensör, bir parmak şekline sahiptir ve hafif bir iskelet etrafında inşa edilmiş bir yumuşak kabuktan oluşur. İskelet, kemikler gibi davranarak yumuşak parmak dokusunu stabilize eder ve reflective alüminyum pullarla karıştırılmış bir elastomerden oluşur. Bu, dış ışığın girmesini engelleyen gri bir renk oluşturur. Parmak içinde, LED’ler tarafından aydınlatılan renkli görüntüleri kaydeden 160 derecelik bir balık gözü kamerası bulunur.

Sensör kabuğuna dokunan nesnenin görünümü, sensör içindeki renk deseninin görünümünü değiştirir ve kamera hızlı bir şekilde görüntüleri kaydeder ve derin sinir ağı verilerini besler.

Algoritma, her bir pikseldeki küçük ışık değişikliklerini tespit eder ve saniyenin bir kesirinde, makine öğrenimi modeli parmağın bir nesneyle temas ettiği noktaları ve kuvvetlerin büyüklüğünü ve yönünü belirler.

Georg Martius, MPI-IS’de Max Planck Araştırma Grup Lideri ve Otonom Öğrenme Grubu başkanıdır.

“Bu mükemmel algılama performansını, kabuğun yenilikçi mekanik tasarımı, içindeki özelleştirilmiş görüntüleme sistemi, otomatik veri toplama ve son teknoloji derin öğrenme sayesinde başardık” diyor Martius.

Huanbo Sun, Martius’un doktora öğrencisidir.

“Benzeri olmayan melez yapımız, yumuşak bir kabuğun içinde bir iskelet bulunması, yüksek hassasiyet ve dayanıklılık sağlar. Kameramız, tek bir görüntüden yüzeydeki en küçük deformasyonları bile tespit edebilir” diyor Sun.

MPI-IS’de Haptik Zeka Departmanı Direktörü Katherine J. Kuchenbecker, yeni sensörlerin çok faydalı olacağını söylüyor.

“Önceki yumuşak haptik sensörler sadece küçük algılama alanlarına sahipti, nazik ve制作i zor ve genellikle cilt paralelinde kuvvetleri hissetmede zorluk yaşıyorlardı, bu da su bardağı tutmak veya bir madeni para masanın üzerinde kaydırmak gibi robotik manipülasyon için gerekliydi” diyor Kuchenbecker.

Sensöre Öğrenme Öğretmek

Sensörün öğrenmesi için Sun, makine öğrenimi modelinin öğrenmesi için eğitim verilerini üreten bir test yatağı geliştirdi. Bu veriler, modelin ham görüntü piksellerindeki değişim ile uygulanan kuvvetler arasındaki korelasyonu anlamasına yardımcı olur. Test yatağı, sensörün yüzeyini araştırmak için yaklaşık 200.000 ölçüm üretti ve model bir günde eğitildi.

“Sunumumuzda sunduğumuz donanım ve yazılım tasarımı, farklı şekillerde ve hassasiyet gereksinimlerine sahip çeşitli robot parçalarına aktarılabilir. Makine öğrenimi mimarisi, eğitim ve çıkarım süreci genel ve birçok diğer sensör tasarımına uygulanabilir” diyor Huanbo Sun.