I robotisti sviluppano
Il campo della robotica sta progredendo rapidamente e non passerà molto tempo prima che la tecnologia raggiunga molti aspetti della nostra vita, inclusa la cucina. Tuttavia, c’è un ostacolo specifico che i robotisti devono superare per questo tipo di applicazioni: i robot hanno difficoltà a raccogliere oggetti trasparenti e riflettenti, come un misurino o un coltello lucido. Questo sta cambiando, tuttavia, con i robotici della Carnegie Mellon University (CMU) che sviluppano una nuova tecnica per superare questo problema.
Il team ha riportato il successo nell’insegnare ai robot a raccogliere quegli oggetti attraverso una nuova tecnica che non richiede sensori complessi, addestramento esaustivo o guida umana. Invece, ha utilizzato una telecamera a colori per eseguire le azioni.
La ricerca sarà presentata alla conferenza virtuale International Conference on Robotics and Automation che si terrà quest’estate.
Telecamere di profondità vs telecamere a colori
David Held è un assistente professore al Robotics Institute della CMU. Secondo Held, le telecamere di profondità, che determinano la forma di un oggetto puntandovi sopra una luce a infrarossi, sono utili per identificare oggetti opachi. Tuttavia, questo non è il caso di oggetti chiari o superfici riflettenti, attraverso i quali la luce infrarossa passa direttamente o si disperde. Per questo motivo, le telecamere di profondità non sono in grado di calcolare forme accurate. Ciò significa che il risultato finisce per essere piatto o forme riempite di fori per oggetti trasparenti e riflettenti.
Il vantaggio di una telecamera a colori è che può vedere oggetti trasparenti e riflettenti, non solo quelli opachi. Approfittando di ciò, gli scienziati della CMU hanno creato un sistema di telecamere a colori in grado di identificare le forme in base al colore.
Anche se una telecamera standard non è in grado di misurare le forme come una telecamera di profondità, i ricercatori hanno addestrato il nuovo sistema a imitare il sistema di profondità. Ciò gli ha permesso di dedurre implicitamente forme e afferrare determinati oggetti, e per ottenere ciò, le immagini della telecamera di profondità di oggetti opachi sono state abbinate alle immagini a colori degli stessi oggetti.
Afferrare oggetti trasparenti e lucenti
Dopo che il sistema è stato addestrato con successo, è stato quindi utilizzato su oggetti trasparenti e lucenti. Il robot è stato in grado di afferrare gli oggetti difficili con un alto grado di successo dopo aver utilizzato quelle immagini più qualsiasi altra informazione che potrebbe essere estratta dalla telecamera di profondità.
Held ha detto che, sebbene il sistema non funzioni sempre perfettamente, è migliore di qualsiasi altro sistema attualmente disponibile.
“A volte ci manca”, ha detto Held. “Ma per la maggior parte ha fatto un ottimo lavoro, molto meglio di qualsiasi sistema precedente per afferrare oggetti trasparenti o riflettenti.”
Secondo Thoms Weng, uno studente di dottorato in robotica, il sistema è ancora più efficiente nel raccogliere oggetti opachi rispetto a quelli trasparenti o riflettenti, ma è molto più efficace dei semplici sistemi di telecamere di profondità. Un altro vantaggio del sistema era che la tecnica di apprendimento per addestrarlo era estremamente efficace, rendendo il sistema del colore alla pari con il sistema della telecamera di profondità nel raccogliere oggetti opachi.
“Il nostro sistema non solo può raccogliere singoli oggetti trasparenti e riflettenti, ma può anche afferrare tali oggetti in pile disordinate”, ha detto Weng.
Non è la prima volta che i robotisti tentano di superare questa sfida. Gli approcci precedenti prevedevano sistemi di addestramento basati interamente su ripetuti tentativi di presa, che potevano contare fino a 800.000 tentativi. Un’altra opzione precedente era l’etichettatura umana degli oggetti, che è sia costosa che richiede tempo.
Gli esperti di robotica della CMU si sono affidati a una telecamera RGB-D commerciale in grado sia di immagini a colori (RGB) che di immagini di profondità (D).
