Các nhà robot học phát triển kỹ thuật mới để robot cầm nắm các vật thể phản chiếu

Lĩnh vực robot đang tiến bộ nhanh chóng, và nó sẽ không còn lâu trước khi công nghệ này được áp dụng vào nhiều khía cạnh của cuộc sống, bao gồm cả nhà bếp. Tuy nhiên, có một rào cản cụ thể mà các nhà robot học phải vượt qua để áp dụng công nghệ này: robot gặp khó khăn khi cầm nắm các vật thể trong suốt và phản chiếu, chẳng hạn như một chiếc cốc đo lường hoặc con dao sáng bóng. Tuy nhiên, điều này đang thay đổi, với các nhà robot học tại Đại học Carnegie Mellon (CMU) đang phát triển một kỹ thuật mới để vượt qua vấn đề này.

Đội nghiên cứu đã báo cáo về thành công trong việc dạy robot cầm nắm các vật thể thông qua một kỹ thuật mới không yêu cầu cảm biến phức tạp, đào tạo chuyên sâu hoặc hướng dẫn của con người. Thay vào đó, nó sử dụng một máy ảnh màu để thực hiện các hành động.

Nghiên cứu sẽ được trình bày tại Hội nghị ảo về Robotics và Tự động hóa quốc tế diễn ra vào mùa hè này.

Machine ảnh sâu vs Máy ảnh màu

David Held là một giáo sư trợ lý tại Viện Robot của CMU. Theo Held, máy ảnh sâu, xác định hình dạng của vật thể bằng cách chiếu ánh sáng hồng ngoại lên nó, rất hữu ích cho việc xác định các vật thể không trong suốt. Tuy nhiên, điều đó không đúng với các vật thể trong suốt hoặc bề mặt phản chiếu, ánh sáng hồng ngoại đi thẳng qua hoặc tán xạ khỏi nó. Do đó, máy ảnh sâu không thể tính toán hình dạng chính xác. Điều này có nghĩa là kết quả cuối cùng sẽ là một hình dạng phẳng hoặc hình dạng có lỗ cho các vật thể trong suốt và phản chiếu.

Lợi thế của máy ảnh màu là nó có thể nhìn thấy các vật thể trong suốt và phản chiếu, không chỉ là các vật thể không trong suốt. Để tận dụng lợi thế này, các nhà khoa học tại CMU đã tạo ra một hệ thống máy ảnh màu có thể xác định hình dạng dựa trên màu sắc.

Mặc dù máy ảnh tiêu chuẩn không thể đo hình dạng giống như máy ảnh sâu, các nhà nghiên cứu đã đào tạo hệ thống mới để mô phỏng hệ thống sâu. Điều này cho phép nó suy luận hình dạng và cầm nắm các vật thể nhất định, và để đạt được điều này, hình ảnh máy ảnh sâu của các vật thể không trong suốt đã được ghép nối với hình ảnh màu của cùng một vật thể.

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

Cầm nắm các vật thể trong suốt và sáng bóng

Sau khi hệ thống được đào tạo thành công, nó đã được sử dụng trên các vật thể trong suốt và sáng bóng. Robot đã có thể cầm nắm các vật thể khó khăn với tỷ lệ thành công cao sau khi sử dụng những hình ảnh đó cùng với bất kỳ thông tin nào khác có thể được trích xuất từ máy ảnh sâu.

Held cho biết rằng mặc dù hệ thống không luôn hoạt động hoàn hảo, nhưng nó tốt hơn bất kỳ hệ thống nào khác hiện có.

“Chúng tôi đôi khi bỏ lỡ,” Held nói. “Nhưng nhìn chung, nó đã làm rất tốt, tốt hơn bất kỳ hệ thống nào trước đây để cầm nắm các vật thể trong suốt hoặc phản chiếu.”

Theo Thoms Weng, một sinh viên tiến sĩ về robot, hệ thống vẫn hiệu quả hơn khi cầm nắm các vật thể không trong suốt so với các vật thể trong suốt hoặc phản chiếu, nhưng nó hiệu quả hơn nhiều so với hệ thống máy ảnh sâu. Một lợi thế khác của hệ thống là kỹ thuật học để đào tạo nó rất hiệu quả, khiến hệ thống màu tương đương với hệ thống máy ảnh sâu khi cầm nắm các vật thể không trong suốt.

“Hệ thống của chúng tôi không chỉ có thể cầm nắm các vật thể trong suốt và phản chiếu riêng lẻ, mà còn có thể cầm nắm các vật thể như vậy trong các đống lộn xộn,” Weng nói.

Đây không phải là lần đầu tiên các nhà robot học cố gắng vượt qua thách thức này. Các phương pháp trước đây liên quan đến việc đào tạo hệ thống dựa hoàn toàn trên các lần cố gắng cầm nắm lặp đi lặp lại, có thể lên đến 800.000 lần cố gắng. Một lựa chọn trước đây khác là việc gắn nhãn vật thể của con người, điều này vừa tốn kém vừa tốn thời gian.

Các nhà robot học tại CMU đã dựa vào một máy ảnh RGB-D thương mại có khả năng chụp cả hình ảnh màu (RGB) và hình ảnh sâu (D).