01/04/2021
Door Ad Spijkers
Onderzoekers aan het Massachusetts Institute of Technology ontwikkelden een robotapplicatie die vision combineert met radiofrequentie (RF). Hiermee kan de robot objecten vinden en grijpen, zelfs als ze aan het zicht zijn onttrokken.
De afgelopen jaren hebben robots kunstmatig zicht, aanraking en zelfs geur gekregen. Onderzoekers hebben robots een mensachtige perceptie gegeven. Een groep onderzoekers van het MIT probeert robots een bovenmenselijke waarneming te geven. Ze hebben een applicatie ontwikkeld waarbij ze radiogolven die door muren kunnen gaan, gebruiken om verborgen objecten waar te nemen.
De robot, genaamd RF-Grasp, combineert deze krachtige detectie met meer traditionele computervisie om items te lokaliseren en te grijpen die anders aan het zicht zouden worden geblokkeerd. Het voorschot zou op een dag de afhandeling van e-commerce in magazijnen kunnen stroomlijnen of een machine kunnen helpen een schroevendraaier uit een door elkaar gegooide gereedschapskist te plukken.
Bekende techniek
Terwijl e-commerce blijft groeien, is magazijnwerk meestal nog het domein van mensen en 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. Met alleen vision kunnen robots de aanwezigheid van een item dat in een doos is verpakt of achter een ander object op de plank is verborgen, niet waarnemen. Zichtbare lichtgolven gaan natuurlijk niet door muren heen, maar radiogolven kunnen dat wel.
Radiofrequentie-identificatie (RF) wordt al decennia lang gebruikt om alles te volgen, van bibliotheekboeken tot huisdieren. RF-identificatiesystemen hebben twee hoofdcomponenten: een lezer en een tag. De tag is een chip die wordt vastgemaakt aan of geïmplanteerd in het item dat moet worden gevolgd. De lezer zendt 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. De onderzoekers realiseerden zich dat deze technologie een zegen zou kunnen zijn voor robots, door ze een andere manier van waarnemen te geven.
Vision en RF
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 system bestaat uit een robotarm van een bekend Deens merk, waaraan een grijphand is bevestigd. De camera zit om de pols van de robot. De RF-lezer is onafhankelijk van de robot opgesteld en geeft trackinginformatie door aan het besturingsalgoritme van de robot. De robot verzamelt dus constant zowel RF-trackinggegevens als een visueel beeld van zijn omgeving.
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. Het is niet alleen oog-handcoördinatie, het is RF-oog-handcoördinatie. Het probleem wordt dus erg ingewikkeld.
Werking
De robot start het zoek-en-plukproces door de RF-tag van het doelobject uit te lezen om een idee te krijgen waar het object zich bevindt. Het begint dus met het gebruik van RF om de aandacht van het gezichtsvermogen te richten. Vervolgens gebruikt de robot vision-technologie om fijne manoeuvres te navigeren. Het is vergelijkbaar met het horen van geluid van achteren, omkijken en een duidelijker beeld krijgen van de bron van het geluid.
Met zijn twee complementaire zintuigen richt RF Grasp zich op het doelobject. Naarmate het dichterbij komt en zelfs het item begint te manipuleren, domineert vision. Deze techniek biedt veel fijnere details dan RF. In een test met een vergelijkbare robot met alleen een camera kon RF Grasp zijn doelobject lokaliseren en grijpen met ongeveer de helft van de totale beweging. Bovendien toonde RF Grasp het vermogen om zijn omgeving 'op te ruimen' verpakkingsmaterialen en andere obstakels op zijn weg te verwijderen om toegang te krijgen tot het doel.
Toepassingen
RF Grasp zou voor fulfilment kunnen zorgen in volle e-commercemagazijnen. De RF-detectie kan zelfs de identiteit van een item verifiëren zonder het aan te raken. Hij kan de bijna altijd aanwezige streepjescode blootleggen en het obect scannen. RF heeft het potentieel om enkele beperkingen in de industrie te verbeteren, vooral wat betreft perceptie en lokalisatie.
De onderzoekers voorzien ook mogelijke thuistoepassingen voor de robot, zoals het vinden van de juiste inbussleutel om een Ikea-stoel in elkaar te zetten. Of de robot kan zoekgeraakte voorwerpen opsporen. Of op Sinterklaasavond de cadeautjes uit te pakken.
Foto: MIT