Робот RF-Grasp обнаруживает скрытые объекты «радиозрением»

Инженеры из Массачусетского технологического института (MIT, США) разработали робота, который использует радиоволны, способные проходить сквозь стены, чтобы обнаруживать спрятанные объекты. Робот, получивший название RF-Grasp, сочетает в себе это мощное зондирование с более традиционным компьютерным зрением для обнаружения и захвата предметов, скрытых от человеческого глаза. Разработка может однажды упростить рабочий процесс на складах или, например, помочь роботу вытащить отвертку из беспорядочного набора инструментов, сообщает пресс-служба MIT. Исследование будет представлено в мае на Международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации. 

Продажи онлайн продолжают расти, однако работа на складах по-прежнему обычно является прерогативой людей, а не роботов, несмотря на иногда опасные условия труда. Отчасти это связано с тем, что роботам сложно находить и брать объекты среди большого скопления прдеметов. Используя только оптическое зрение, роботы не могут заметить предмет, упакованный в коробку или спрятанный за другим предметом на полке – видимые световые волны, конечно, не проходят сквозь стены.

В отличие от радиоволн. На протяжении десятилетий радиочастотная идентификация (RF) использовалась для отслеживания всего: от библиотечных книг до домашних животных. Системы RF-идентификации состоят из двух основных компонентов: считывателя и метки. Метка представляет собой крошечный компьютерный чип, который прикрепляется или, в случае домашних животных, имплантируется в отслеживаемый объект. Затем считыватель излучает радиочастотный сигнал, который принимается меткой и отражается обратно считывающему устройству. Отраженный сигнал – это информация о местонахождении объекта.

Исследователи MIT поняли, что радиочастоты могут подарить роботам другой способ восприятия, другое «зрение». Их робот RF Grasp использует камеру и RF-ридер для поиска и захвата помеченных объектов, даже если они полностью скрыты для обзора камеры. Он состоит из роботизированной руки, прикрепленной к захвату. Камера находится на запястье робота. RF-считыватель не зависит от робота и передает информацию отслеживания в алгоритм управления роботом. Таким образом, робот постоянно собирает как данные радиочастотного отслеживания, так и визуальную картину своего окружения. Как объединить эти два потока информации, чтобы робот мог принять решение, – одна из самых больших проблем, с которыми столкнулись исследователи.

«Робот должен решать в каждый момент времени, о каком из этих потоков думать важнее», – комментируют авторы работы. – Это не просто координация глаз и рук, это координация RF, глаз и рук».

Робот запускает процесс «поиск–извлечение», отправляя эхо-запрос на RF-тег объекта-мишени, чтобы определить его местонахождение. Обладая двумя взаимодополняющими органами чувств, RF Grasp нацеливается на этот объект. Когда он приближается и даже начинает манипулировать предметом, видение, которое обеспечивает гораздо более тонкую детализацию, чем RF, доминирует в принятии решений роботом.

Ученые проверили, как робот «видит» предметы с помощью радиоволн, в серии тестов. По сравнению с аналогичным роботом, оснащенным только камерой, RF Grasp мог точно определять и захватывать целевой объект с примерно вдвое меньшим общим движением. Кроме того, RF Grasp смог удалять упаковку и другие препятствия на своем пути, чтобы добраться до цели.

[Фото: IMAGE COURTESY OF FADEL ADIB, TARA BOROUSHAKI, ALBERTO RODRIGUEZ]