Estás leyendo la publicación: Sistema robótico recupera objetos enterrados
Un nuevo sistema robótico llamado FuseBot desarrollado en el MIT combina información visual y señales de radiofrecuencia para encontrar elementos ocultos enterrados bajo una pila de objetos. Para encontrar un artículo perdido, los robots deben usar un razonamiento complejo sobre la pila y los objetos que contiene.
Los investigadores demostraron previamente un brazo robótico que combina información visual y señales de radiofrecuencia (RF) para encontrar objetos ocultos etiquetados con etiquetas RFID, que reflejan las señales enviadas por una antena. Pero el nuevo sistema puede recuperar de manera eficiente cualquier objeto enterrado incluso si el elemento de destino no está etiquetado. Solo requiere que algunos artículos en la pila tengan estas etiquetas RFID.
Algoritmos en FuseBot
Los algoritmos que componen FuseBot pueden razonar sobre la probable ubicación y orientación de los objetos debajo de la pila. Luego descubre la forma más eficiente de eliminar los objetos que obstruyen y extraer el elemento de destino. FuseBot pudo encontrar estos elementos ocultos de manera más eficiente que otro sistema robótico de última generación, y lo hizo en la mitad del tiempo.
El nuevo sistema podría aplicarse en áreas como un almacén de comercio electrónico.
El investigación involucró al autor principal Fadel Adib, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y director del grupo Signal Kinetics en el Media Lab.
“Lo que muestra este documento, por primera vez, es que la mera presencia de un elemento con etiqueta RFID en el entorno facilita mucho la realización de otras tareas de una manera más eficiente. Pudimos hacer esto porque agregamos razonamiento multimodal al sistema: FuseBot puede razonar sobre la visión y la RF para comprender una pila de elementos”, dice Adib.
A Adib se unieron los asistentes de investigación Tara Boroushaki, autora principal; Laura Dodds; y Nazish Naeem.
FuseBot involucra un brazo robótico con una cámara de video adjunta y una antena de RF para recuperar un elemento de destino sin etiquetar de una pila mixta. El sistema escanea la pila con la cámara para crear un modelo 3D del entorno y envía señales desde su antena para localizar etiquetas RFID al mismo tiempo.
Las ondas de radio pueden atravesar la mayoría de las superficies sólidas, lo que permite que el robot “vea” dentro de la pila. Dado que los elementos que no son el elemento de destino están etiquetados, FuseBot sabe que el elemento de destino no puede estar exactamente en el mismo lugar.
Luego, los algoritmos fusionan la información para actualizar el modelo 3D del entorno y resaltar las ubicaciones potenciales del elemento objetivo, y el robot ya conoce el tamaño y la forma del mismo. El sistema razona sobre los objetos en la pila y las etiquetas RFID para determinar qué artículo mover y busca la ruta con la menor cantidad de movimientos.
Para superar el desafío de no saber cómo se orientan los objetos debajo de la pila, FuseBot utiliza el razonamiento probabilístico. Cada vez que elimina un elemento, también usa el razonamiento para idear cuál sería el siguiente mejor elemento para eliminar.
“Si le doy a un ser humano una pila de elementos para buscar, lo más probable es que eliminen primero el elemento más grande para ver qué hay debajo. Lo que hace el robot es similar, pero también incorpora información RFID para tomar una decisión más informada. Pregunta: ‘¿Cuánto más entenderá sobre esta pila si elimina este elemento de la superficie?’”, Dice Boroushaki.
El robot escanea la pila después de retirar un objeto y utiliza nuevos datos para optimizar la estrategia.
Superando a otros sistemas
Mediante el uso de señales y razonamiento de RF, FuseBot pudo superar a un sistema de última generación que solo usa la visión. Extrajo el elemento de destino con una tasa de éxito del 95 por ciento, en comparación con el 84 por ciento del otro sistema. También hizo esto con un 40 por ciento menos de movimientos y pudo ubicar y recuperar elementos más del doble de rápido.
“Vemos una gran mejora en la tasa de éxito al incorporar esta información de RF. También fue emocionante ver que pudimos igualar el rendimiento de nuestro sistema anterior y superarlo en escenarios en los que el artículo objetivo no tenía una etiqueta RFID”, dice Dodds.
El software responsable de llevar a cabo el razonamiento complejo puede implementarse en cualquier computadora, lo que significa que FuseBot podría usarse para una amplia gama de configuraciones. El equipo ahora buscará incorporar modelos más complejos en el sistema, así como explorar diferentes manipulaciones.
