• Per. Şub 22nd, 2024

Gizli nesneleri algılayan bir robot

May 15, 2021 #teknoloji
Gizli nesneleri algılayan bir robotGizli nesneleri algılayan bir robot

Son yıllarda robotlar yapay görme, dokunma ve hatta koku alma becerisine kavuştu. MIT Doçenti Fadel Adib, “Araştırmacılar robotlara insan benzeri bir algı veriyor” diyor. Yeni bir makalede, Adib’in ekibi teknolojiyi bir adım daha ileriye taşıyor. “Robotlara insanüstü bir algı kazandırmaya çalışıyoruz” diyor.

Araştırmacılar, tıkalı nesneleri algılamak için duvarlardan geçebilen radyo dalgalarını kullanan bir robot geliştirdiler. RF-Grasp adı verilen robot, bu güçlü algılamayı daha geleneksel bilgisayar görüşüyle ​​birleştirerek, aksi takdirde görüşten engellenebilecek öğeleri konumlandırıp kavramak için kullanıyor. İlerleme, bir gün depolarda e-ticaret yerine getirmeyi kolaylaştırabilir veya bir makinenin karışık bir alet çantasından bir tornavida almasına yardımcı olabilir.

Araştırma, Mayıs ayında IEEE Uluslararası Robotik ve Otomasyon Konferansı’nda sunulacak. Makalenin baş yazarı, MIT Media Lab’da Signal Kinetics Group’ta araştırma görevlisi olan Tara Boroushaki’dir. MIT ortak yazarları arasında Signal Kinetics Group’un yöneticisi olan Adib; ve Alberto Rodriguez, Makine Mühendisliği Bölümü’nde 1957 Sınıfı Doçent. Diğer ortak yazarlar arasında Harvard Üniversitesi’nde araştırma mühendisi olan Junshan Leng ve Georgia Tech’te doktora öğrencisi Ian Clester yer alıyor.

E-ticaret büyümeye devam ederken, depo işleri, bazen tehlikeli çalışma koşullarına rağmen robotların değil, genellikle insanların alanıdır. Bunun nedeni kısmen, robotların bu kadar kalabalık bir ortamda nesneleri bulmak ve kavramakta zorlanmasıdır. Rodriguez, “Algılama ve toplama, günümüz endüstrisinde iki engeldir” diyor. Robotlar, tek başına optik görmeyi kullanarak, bir kutuda paketlenmiş veya raftaki başka bir nesnenin arkasına gizlenmiş bir öğenin varlığını algılayamaz – görünür ışık dalgaları elbette duvarlardan geçmez.

Ancak radyo dalgaları yapabilir.

On yıllardır radyo frekansı (RF) tanımlama, kütüphane kitaplarından evcil hayvanlara kadar her şeyi izlemek için kullanılmıştır. RF tanımlama sistemlerinin iki ana bileşeni vardır: bir okuyucu ve bir etiket. Etiket, izlenecek öğeye takılan veya evcil hayvanlar söz konusu olduğunda implante edilen küçük bir bilgisayar çipidir. Okuyucu daha sonra etiket tarafından modüle edilen ve okuyucuya geri yansıtılan bir RF sinyali yayar.

Yansıtılan sinyal, etiketlenen öğenin konumu ve kimliği hakkında bilgi sağlar. Teknoloji, perakende tedarik zincirlerinde popülerlik kazandı – Japonya, birkaç yıl içinde neredeyse tüm perakende satın alımları için RF izlemeyi kullanmayı hedefliyor. Araştırmacılar, bu RF bolluğunun robotlar için bir nimet olabileceğini fark etti ve onlara başka bir algılama modu verdi.

Rodriguez, “RF, vizyondan çok farklı bir algılama yöntemi” diyor. “RF’nin neler yapabileceğini keşfetmemek hata olur.”

RF Kavrama, kameranın görüşünden tamamen engellendiklerinde bile, etiketli nesneleri bulmak ve yakalamak için hem bir kamera hem de bir RF okuyucu kullanır. Kavrayıcı bir ele tutturulmuş robotik bir koldan oluşur. Kamera robotun bileğine oturur. RF okuyucu, robottan bağımsız durur ve izleme bilgilerini robotun kontrol algoritmasına aktarır. Böylece robot sürekli olarak hem RF izleme verilerini hem de çevresinin görsel bir resmini topluyor. Bu iki veri akışını robotun karar verme sürecine entegre etmek, araştırmacıların karşılaştığı en büyük zorluklardan biriydi.

Boroushaki, “Robot, her zaman noktasında bu akışlardan hangisinin daha önemli olduğuna karar vermelidir” diyor. “Bu sadece el-göz koordinasyonu değil, RF-göz-el koordinasyonu. Bu nedenle, sorun çok karmaşık hale geliyor.”

Robot, nerede olduğunu anlamak için hedef nesnenin RF etiketine ping atarak arama ve toplama sürecini başlatır. Adib, “Görmenin dikkatini odaklamak için RF kullanarak başlar” diyor. “Sonra görmeyi ince manevralarda gezinmek için kullanırsınız.” Sekans, arkadan bir siren duymaya benziyor, ardından siren kaynağına bakmak ve daha net bir resim elde etmek için dönüyor.

İki tamamlayıcı duyusuyla, RF Kavrama hedef nesneye odaklanır. Yaklaştıkça ve hatta öğeyi manipüle etmeye başladığında, RF’den çok daha ince ayrıntılar sağlayan vizyon, robotun karar verme sürecine hakim oluyor.

RF Kavrama, bir dizi testte etkinliğini kanıtladı. Yalnızca bir kamera ile donatılmış benzer bir robota kıyasla, RF Grasp hedef nesnesini tam olarak yaklaşık yarısı kadar hareketle saptayıp yakalayabildi. Ayrıca, RF Kavrama, hedefe erişmek için ambalaj malzemelerini ve yolundaki diğer engelleri ortadan kaldırarak çevresini “dağınıklıktan arındırma” konusunda benzersiz bir yetenek sergiledi. Rodriguez, bunun RF Kavrayış’ın nüfuz edici RF algılaması olmayan robotlara göre “haksız avantajını” gösterdiğini söylüyor. “Diğer sistemlerin sahip olmadığı bir kılavuza sahiptir.”

RF Grasp, bir gün paketlenmiş e-ticaret depolarında sipariş karşılama gerçekleştirebilir. RF algılama özelliği, bir öğenin kimliğini, öğeyi değiştirmeye gerek kalmadan anında doğrulayabilir, barkodunu açığa çıkarabilir ve ardından tarayabilir. Rodriguez, “RF, sektördeki bu sınırlamalardan bazılarını, özellikle algılama ve yerelleştirme konusunda iyileştirme potansiyeline sahip” diyor.

Adib ayrıca, Ikea sandalyenizi monte etmek için doğru Allen anahtarını bulmak gibi robot için potansiyel ev uygulamalarını da öngörüyor. “Ya da robotun kayıp eşyaları bulduğunu hayal edebilirsiniz. Bu, anahtarlarımı nereye koyarsam koyayım gidip geri alan süper bir Roomba gibi.”

Araştırma, Ulusal Bilim Vakfı, NTT DATA, Toppan, Toppan Formları ve Abdul Latif Jameel Su ve Gıda Sistemleri Laboratuvarı (J-WAFS) tarafından desteklenmektedir.