Робототехніка та фізичний ШІ

Дослідники метають дати роботам надлюдську сприйняття

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Команда дослідників у Масачусетському технологічному інституті “спробує дати роботам надлюдську сприйняття”, згідно з словами Фаделя Адіба, асоційованого професора Массачусетського технологічного інституту. Коли роботи вдосконалюються в таких областях, як штучне бачення, дотик і запах, вони стають все ближче до людської сприйняття.

Новий робот, розроблений дослідниками, називається RF-Grasp, і він використовує радіохвилі, які можуть проходити крізь стіни і виявляти закриті об’єкти. Він робить це шляхом поєднання потужного чуття з традиційним комп’ютерним баченням, що дозволяє локалізувати і захоплювати предмети, які зазвичай знаходяться поза зором робота.

Дослідження дослідження буде представлено на Міжнародній конференції з робототехніки та автоматизації IEEE у травні. Головним автором статті є Тара Боруашакі, дослідницький асистент у групі Signal Kinetics у лабораторії медіа Массачусетського технологічного інституту. Співавторами статті є Адіб, директор групи Signal Kinetics; Альберто Родрігес, асоційований професор кафедри механічної інженерії; Джуншан Ленг, дослідницький інженер у Гарвардському університеті; і Ян Клестер, аспірант у Джорджійському технологічному інституті.

Склади та електронна комерція

Одним з потенційних застосувань цієї нової технології є електронна комерція, де вона могла б допомогти зробити виконання замовлень у складах більш ефективним, або вона могла б знайти інструменти у наборі інструментів. З різким зростанням електронної комерції робота стає все більш інтенсивною для людських працівників, які все ще виконують більшу частину цієї роботи. Однак це іноді проблема, враховуючи небезпечні умови праці.

“Сприйняття і вибір є двома перешкодами в галузі сьогодні”, – каже Родрігес.

Роботи використовують оптичне бачення, яке не може сприймати предмети, що знаходяться в прихованому стані, оскільки видимі світлові хвилі не проходять крізь стіни. Однак це не так для радіохвиль.

Ідентифікація за допомогою радіочастот (RF) вже використовується для відстеження, і системи ідентифікації RF складаються з читача і мітки. Мітка – це маленький комп’ютерний чіп, який прикріплюється для цілей відстеження, тоді як читач випромінює сигнал RF, який модулюється міткою і відбивається до читача.

Цей відбитий сигнал відповідає за надання важливої інформації про позначений предмет, такої як місце розташування та ідентифікатор. Це часто використовується в роздрібних ланцюгах постачання, а країни, такі як Японія, планують використовувати відстеження за допомогою RF для всіх роздрібних покупок у майбутньому.

“RF – це така різна модальність чуття, ніж бачення”, – каже Родрігес. “Було б помилкою не дослідити, що може зробити RF”.

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

RF Grasp

Недавно розроблений RF Grasp використовує камеру і читач RF для локалізації і захоплення позначених об’єктів, і він може робити це навіть якщо вони повністю закриті від камери. Там є роботизована рука, прикріплена до хапальної руки, і на зап’ясті знаходиться камера. Читач RF є незалежним від робота і передає дані відстеження до алгоритму контролю.

Після інтеграції даних збору даних RF і даних візуального зображення оточення процесу прийняття рішень робота стає дуже складним.

“Робот повинен вирішувати, в кожний момент часу, яке з цих потоків важливіше для розгляду”, – каже Боруашакі. “Це не просто координація ока і руки, це координація RF-ока-руки. Тому проблема стає дуже складною”.

“Він починає з використання RF для фокусування уваги бачення”, – каже Адіб. “Потім ви використовуєте бачення для навігації у тонких маневрах”.

З цим процесом RF Grasp може націлитися на об’єкт, і він може маніпулювати предметом і баченням, що результатом є більш детальне бачення, ніж RF.

У серії тестів RF Grasp успішно визначив і захопив цільовий об’єкт з приблизно вдвічі меншим загальним рухом. Він також міг “розчищати” середовище, що є дуже унікальним, видаляючи упаковочні матеріали і перешкоди, щоб дістатися до цільового об’єкта.

“У нього є таке керівництво, якого інші системи просто не мають”, – каже Родрігес.

RF Grasp міг би зіграти велику роль у складах електронної комерції, роблячи речі, такі як миттєве підтвердження ідентифікатора предмета.

“RF має потенціал покращити деякі з цих обмежень у галузі, особливо у сприйнятті та локалізації”, – продовжує Родрігес.

Що стосується домашніх застосувань, Адіб каже: “Або ви можете уявити, що робот знаходить втрачені речі. Це як супер-Roomba, який йде і повертає мої ключі, куди б я їх не поклав”.

mm

Alex очолює новинний підрозділ Unite.AI, що працює на базі ШІ, поєднуючи журналістику, дослідження та автоматизацію для підтримки своєчасного та масштабованого висвітлення штучного інтелекту. Його робота допомагає забезпечити ефективне виявлення нових розробок ШІ, зберігаючи редакційні стандарти видання.