Robot supera l’incertezza per recuperare oggetti sepolti
Questo sistema robotico utilizza segnali a radiofrequenza, visione artificiale e ragionamenti complessi per trovare in modo efficiente gli oggetti nascosti sotto una pila.
Per gli esseri umani, trovare un portafoglio smarrito sepolto sotto una pila di oggetti è piuttosto semplice: rimuoviamo semplicemente le cose dalla pila finché non troviamo il portafoglio. Ma per un robot, questo compito comporta un ragionamento complesso sulla pila e gli oggetti in essa contenuti, il che rappresenta una sfida impegnativa.
I ricercatori del MIT hanno precedentemente dimostrato un braccio robotico che combina informazioni visive e segnali a radiofrequenza (RF) per trovare oggetti nascosti contrassegnati da tag RFID (che riflettono i segnali inviati da un’antenna). Basandosi su quel lavoro, ora hanno sviluppato un nuovo sistema in grado di recuperare in modo efficiente qualsiasi oggetto sepolto in una pila. Finché alcuni articoli nella pila sono dotati di tag RFID, non è necessario contrassegnare l’oggetto di destinazione affinché il sistema lo recuperi.
Gli algoritmi alla base del sistema, noti come FuseBot, ragionano sulla probabile posizione e orientamento degli oggetti sotto la pila. Quindi FuseBot trova il modo più efficiente per rimuovere gli oggetti che ostruiscono ed estrarre l’oggetto di destinazione. Questo ragionamento ha consentito a FuseBot di trovare più oggetti nascosti di un sistema robotico all’avanguardia, in metà tempo.
Questa velocità potrebbe essere particolarmente utile in un magazzino di e-commerce. Un robot incaricato di elaborare i resi potrebbe trovare gli oggetti in una pila non ordinata in modo più efficiente con il sistema FuseBot, afferma l’autore senior Fadel Adib, professore associato presso il Dipartimento di ingegneria elettrica e informatica e direttore del gruppo Signal Kinetics nel Media Lab.
“Quello che questo documento mostra, per la prima volta, è che la semplice presenza di un oggetto etichettato RFID nell’ambiente rende molto più facile per te svolgere altre attività in modo più efficiente. Siamo stati in grado di farlo perché abbiamo aggiunto il ragionamento multimodale al sistema: FuseBot può ragionare sia sulla visione che sulla RF per comprendere una pila di elementi”, aggiunge Adib.
Insieme ad Adib nel documento ci sono gli assistenti di ricerca Tara Boroushaki, che è l’autore principale; Laura Dodds; e Naeem nazista. La ricerca sarà presentata alla conferenza Robotics: Science and Systems. Un recente rapporto di mercato indica che oltre il 90 percento dei rivenditori statunitensi ora utilizza tag RFID, ma la tecnologia non è universale, portando a situazioni in cui vengono etichettati solo alcuni oggetti all’interno di pile.
Questo problema ha ispirato la ricerca del gruppo.
Con FuseBot, un braccio robotico utilizza una videocamera collegata e un’antenna RF per recuperare un oggetto bersaglio senza tag da una pila mista. Il sistema scansiona la pila con la sua telecamera per creare un modello 3D dell’ambiente. Contemporaneamente, invia segnali dalla sua antenna per localizzare i tag RFID. Queste onde radio possono passare attraverso la maggior parte delle superfici solide, quindi il robot può “vedere” in profondità nella pila. Poiché l’oggetto di destinazione non è contrassegnato, FuseBot sa che l’oggetto non può essere posizionato esattamente nello stesso punto di un tag RFID.
Gli algoritmi fondono queste informazioni per aggiornare il modello 3D dell’ambiente ed evidenziare le potenziali posizioni dell’elemento target; il robot ne conosce le dimensioni e la forma. Quindi il sistema ragiona sugli oggetti nella pila e sulle posizioni dei tag RFID per determinare quale articolo rimuovere, con l’obiettivo di trovare l’oggetto di destinazione con il minor numero di mosse.
È stato difficile incorporare questo ragionamento nel sistema, afferma Boroushaki.
Il robot non è sicuro di come gli oggetti siano orientati sotto la pila o di come un oggetto molle possa essere deformato da oggetti più pesanti che premono su di esso. Supera questa sfida con il ragionamento probabilistico, utilizzando ciò che sa sulla dimensione e la forma di un oggetto e sulla posizione del tag RFID per modellare lo spazio 3D che è probabile che l’oggetto occupi.
Poiché rimuove gli elementi, utilizza anche il ragionamento per decidere quale elemento sarebbe “meglio” rimuovere successivamente.
“Se do a un essere umano una pila di oggetti da cercare, molto probabilmente rimuoverà prima l’oggetto più grande per vedere cosa c’è sotto. Quello che fa il robot è simile, ma incorpora anche informazioni RFID per prendere una decisione più informata. Chiede: ‘Quanto capirà di più su questa pila se rimuove questo oggetto dalla superficie?’”, dice Boroushaki.
Dopo aver rimosso un oggetto, il robot scansiona nuovamente la pila e utilizza nuove informazioni per ottimizzare la sua strategia.
Risultati di recupero
Questo ragionamento, così come il suo utilizzo di segnali RF, ha dato a FuseBot un vantaggio rispetto a un sistema all’avanguardia che utilizzava solo la visione. Il team ha condotto più di 180 prove sperimentali utilizzando armi robotiche reali e pile di articoli per la casa, come forniture per ufficio, peluche e vestiti. Hanno variato le dimensioni delle pile e il numero di articoli contrassegnati da RFID in ciascuna pila.
FuseBot ha estratto l’oggetto target con successo il 95% delle volte, rispetto all’84% dell’altro sistema robotico. Ha raggiunto questo obiettivo utilizzando il 40 percento in meno di mosse ed è stato in grado di individuare e recuperare gli oggetti mirati a una velocità doppia del doppio.
“Vediamo un grande miglioramento nella percentuale di successo incorporando queste informazioni RF. È stato anche emozionante vedere che siamo stati in grado di eguagliare le prestazioni del nostro sistema precedente e di superarle negli scenari in cui l’oggetto target non aveva un tag RFID”, afferma Dodds.
FuseBot potrebbe essere applicato in una varietà di impostazioni perché il software che esegue il suo complesso ragionamento può essere implementato su qualsiasi computer: deve solo comunicare con un braccio robotico dotato di telecamera e antenna, aggiunge Boroushaki.
Nel prossimo futuro, i ricercatori stanno pianificando di incorporare modelli più complessi in FuseBot in modo che funzioni meglio su oggetti deformabili. Oltre a ciò, sono interessati a esplorare diverse manipolazioni, come un braccio robotico che spinge gli oggetti fuori mano. Le future iterazioni del sistema potrebbero essere utilizzate anche con un robot mobile che ricerca più pile per oggetti perduti.
“Penso che il lavoro sia molto eccitante sotto molti aspetti e dimostri il potenziale di una stretta integrazione di alcuni dei progressi nelle tecnologie dei segnali wireless con la robotica. Ad esempio, un’osservazione chiave su cui si basa la carta è che, a differenza della luce visibile e degli infrarossi, i segnali RF possono passare attraverso materiali standard come cartone, legno e plastica. Il documento sfrutta ulteriormente questa osservazione per affrontare problemi molto difficili nella robotica per i quali i sensori più convenzionali sono molto limitati, come la ricerca di oggetti in disordine”, afferma Stephanie Gil, assistente professore di informatica presso la Harvard John A. Paulson School of Ingegneria e Scienze Applicate, che non è stato coinvolto in questa ricerca. “Il documento va oltre per far avanzare lo stato dell’arte dell’utilizzo dei segnali RF nella robotica, considerando anche il caso molto difficile della ricerca di oggetti senza tag nel disordine. Nel complesso, il documento mette in mostra la grande promessa di integrare le tecnologie di comunicazione wireless per le attività di rilevamento e percezione nella robotica e fornisce una prospettiva molto eccitante per la robotica sotto questo obiettivo”.
Questo lavoro è stato finanziato, in parte, dalla National Science Foundation, una Sloan Research Fellowship, NTT DATA, Toppan, Toppan Forms e MIT Media Lab.
