Роботична система відновлює поховані об’єкти

Нова роботична система під назвою FuseBot, розроблена в MIT, поєднує візуальну інформацію та радіочастотні сигнали для пошуку прихованих предметів, похованих під купою об’єктів. Для пошуку втраченого предмету роботам необхідно використовувати складне мислення про купу та об’єкти в ній. 

Дослідники раніше продемонстрували роботичну руку, яка поєднує візуальну інформацію та радіочастотні сигнали для пошуку прихованих об’єктів з радіочастотними ідентифікаторами (RFID), які відбивають сигнали, надсилані антеною. Але нова система може ефективно відновлювати будь-який похований об’єкт, навіть якщо цільовий предмет не має радіочастотного ідентифікатора. Їй потрібно лише деякі об’єкти в купі мати ці радіочастотні ідентифікатори. 

Алгоритми в FuseBot

Алгоритми, які складають FuseBot, можуть мислити про ймовірне розташування та орієнтацію об’єктів під купою. Потім вони виявляють найефективніший спосіб видалення перешкодних об’єктів та витягування цільового предмету. FuseBot能够 знайти ці приховані предмети більш ефективно, ніж інша система державного рівня, і зробила це за половину часу. 

Нова система може бути застосована в таких областях, як склад електронної комерції. 

Дослідження відбулося під керівництвом старшого автора Фаделя Адіба, асоційованого професора кафедри електротехніки та комп’ютерних наук і директора групи Signal Kinetics в Медіа-лабораторії. 

“Ця стаття показує, вперше, що проста присутність радіочастотного ідентифікатора в середовищі робить інші завдання значно легшими. Ми змогли зробити це, оскільки додали багатомодальне мислення до системи — FuseBot може мислити про зір та радіочастотні сигнали, щоб зрозуміти купу об’єктів”, каже Адіб.

Адіба супроводжували дослідники Тара Борушакі, яка є основним автором; Лора Доддс; і Назіш Наем.

FuseBot включає в себе роботичну руку з прикріпленою відеокамерою та радіочастотною антеною для витягування неідентифікованого цільового предмету з змішаної купи. Система сканує купу за допомогою камери, щоб створити тривимірну модель середовища, і надсилає сигнали від своєї антени для визначення радіочастотних ідентифікаторів одночасно. 

Радіохвилі можуть проходити крізь більшість твердих поверхонь, що дозволяє роботові “бачити” всередині купи. Оскільки інші об’єкти, окрім цільового предмету, мають радіочастотні ідентифікатори, FuseBot знає, що цільовий предмет не може бути в тому самому місці. 

Інформація потім об’єднується алгоритмами для оновлення тривимірної моделі середовища та виділення потенційних місць цільового предмету, причому робот вже знає розмір та форму предмету. Система мислить про об’єкти в купі та радіочастотні ідентифікатори, щоб визначити, який предмет потрібно перемістити, і шукає шлях з найменшим числом рухів. 

Для подолання проблеми невідомої орієнтації об’єктів під купою FuseBot використовує ймовірнісне мислення. Кожного разу, коли він видаляє предмет, він також використовує мислення для визначення наступного найкращого предмету для видалення. 

“Якщо я даю людині купу об’єктів для пошуку, вона, ймовірно, видаляє найбільший предмет спочатку, щоб побачити, що знаходиться під ним. Що робить робот, це схоже, але воно також включає радіочастотну інформацію для прийняття більш обґрунтованого рішення. Воно питає: ‘Як багато більше воно зрозуміє про цю купу, якщо воно видаляє цей предмет з поверхні?'” каже Борушакі.

Робот сканує купу після видалення предмету та використовує нові дані для оптимізації стратегії. 

Перевершуючи інші системи

За допомогою радіочастотних сигналів та мислення FuseBot能够 перевершити систему державного рівня, яка використовує лише зір. Вона витягувала цільовий предмет з успішністю 95 відсотків, порівняно з 84 відсотками іншої системи. Вона також зробила це з 40 відсотками менше рухів і змогла знайти та витягнути предмети більш ніж у два рази швидше. 

“Ми бачимо велиpollo покращення успішності шляхом включення цієї радіочастотної інформації. Це було також цікаво побачити, що ми змогли повторити результати нашої попередньої системи та перевершити її в сценаріях, де цільовий предмет не мав радіочастотного ідентифікатора”, каже Доддс.

Програмне забезпечення, відповідальне за виконання складного мислення, може бути реалізовано на будь-якому комп’ютері, що означає, що FuseBot може бути використаний у широкому діапазоні середовищ. Команда тепер буде намагатися включити більш складні моделі до системи, а також дослідити різні маніпуляції.