MIT-robot detecteert verborgen voorwerpen (video)

Geplaatst op 07 april 2021 om 10:16 uur
MIT-robot detecteert verborgen voorwerpen (video)
Aan het MIT is een robot ontwikkeld met bovenmenselijke krachten. Een 'zesde zintuig' op basis van vision en RF-sensing.

Het team van Fadel Adib heeft een robot ontwikkeld die radiogolven gebruikt om dwars door muren objecten te detecteren. De RF-Grasp combineert deze krachtige detectie met meer traditionele computervision om items te lokaliseren en te pakken die anders aan het zicht zouden worden geblokkeerd. Hij zou op een dag de afhandeling van e-commerce in magazijnen kunnen stroomlijnen of een machine kunnen rommelige gereedschapskist te vissen.

 

Magazijnwerk is nog veelal het domein van mensen, niet van robots, ondanks soms gevaarlijke werkomstandigheden. Dat komt deels doordat robots in zo'n drukke omgeving moeite hebben om objecten te lokaliseren en vast te pakken. "Perceptie en picking zijn tegenwoordig twee obstakels in de branche", zegt Alberto Rodriguez Universitair hoofddocent bij de afdeling Werktuigbouwkunde. "Met alleen optische vision kunnen robots de aanwezigheid niet waarnemen van een item dat in een doos zit of achter een ander object op de plank is verborge - zichtbare lichtgolven gaan natuurlijk niet door muren heen.

 

Radiofrequentie-identificatie (RFID) wordt al decennia lang gebruikt om alles te volgen, van bibliotheekboeken tot huisdieren. De identificatiesystemen hebben twee hoofdcomponenten: een lezer en een tag. De tag is een kleine computerchip die wordt vastgemaakt aan - of, in het geval van huisdieren, wordt geïmplanteerd in - het item dat moet worden gevolgd. De lezer zendt vervolgens een RF-signaal uit, dat wordt gemoduleerd door de tag en teruggekaatst naar de lezer. Het gereflecteerde signaal geeft informatie over de locatie en identiteit van het getagde item. De technologie is populair geworden in de toeleveringsketens van de detailhandel - Japan streeft ernaar om binnen een paar jaar RF-tracking te gebruiken voor bijna alle aankopen in de detailhandel.

 

De onderzoekers realiseerden zich dat RF robots een andere manier van waarnemen zou kunnen geven. "RF is zo'n andere sensormodaliteit dan visie", zegt Rodriguez. "Het zou een vergissing zijn om niet te onderzoeken wat RF kan doen."

 

RF Grasp gebruikt zowel een camera als een RF-lezer om getagde objecten te vinden en vast te pakken, zelfs als ze volledig zijn geblokkeerd voor het zicht van de camera. Het systeem bestaat uit een robotarm die aan een grijphand is bevestigd. De camera zit om de pols van de robot. De RF-lezer staat vrij van de robot en geeft trackinginformatie door aan diens besturingsalgoritme. De robot verzamelt dus constant zowel RF-trackinggegevens als een visueel beeld van zijn omgeving.

 

RF-oog-handcoördinatie 

Het integreren van deze twee datastromen in de besluitvorming van de robot was een van de grootste uitdagingen waarmee de onderzoekers werden geconfronteerd"De robot moet op elk moment beslissen welke van deze stromen belangrijker is om over na te denken", zegt hoofdauteur Tara Boroushaki. "Het is niet alleen oog-handcoördinatie, het is RF-oog-handcoördinatie. Het probleem wordt dus erg ingewikkeld."

 

 De robot start het zoek-en-pakproces door de RF-tag van het doelobject te pingen om een ​​idee te krijgen van waar het zich bevindt. "Het begint met het gebruik van RF om de aandacht van het gezichtsvermogen te richten", zegt Adib. "Dan gebruik je visie om fijne manoeuvres te navigeren." De volgorde is vergelijkbaar met het horen van een sirene van achteren, dan draaien om te kijken en een duidelijker beeld te krijgen van de bron van de sirene.

 

Met zijn twee complementaire zintuigen richt RF Grasp zich op het doelobject. Naarmate het dichterbij komt en zelfs het item begint te manipuleren, domineert visie, die veel fijnere details biedt dan RF, de besluitvorming van de robot.

 

RF Grasp bewees zijn efficiëntie in een reeks tests. In vergelijking met een vergelijkbare robot die alleen met een camera was uitgerust, kon RF Grasp zijn doelobject lokaliseren en grijpen met ongeveer de helft van de totale beweging. Bovendien toonde RF Grasp het unieke vermogen om zijn omgeving te 'ontsleutelen' door verpakkingsmaterialen en andere obstakels op zijn weg te verwijderen om toegang te krijgen tot het doel. 

 

 
© Engineersonline.nl