Robot yang Merasakan Benda Tersembunyi – “Kami Mencoba Memberikan Persepsi Manusia Super kepada Robot”

Sistem menggunakan frekuensi radio penetrasi untuk menentukan item, bahkan saat item tersebut disembunyikan dari pandangan.

Dalam beberapa tahun terakhir, robot telah mendapatkan penglihatan, sentuhan, dan bahkan penciuman buatan. “Para peneliti telah memberikan robot persepsi seperti manusia,” kata Associate Professor MIT Fadel Adib. Dalam makalah baru, tim Adib mendorong teknologi selangkah lebih maju. “Kami mencoba memberikan persepsi manusia super kepada robot,” katanya. TerasKaltim

Robot That Senses Hidden Objects

Para peneliti telah mengembangkan robot yang menggunakan gelombang radio, yang dapat menembus dinding, untuk merasakan objek yang tersumbat. Robot, yang disebut RF-Grasp, menggabungkan penginderaan yang kuat ini dengan visi komputer yang lebih tradisional untuk menemukan dan menangkap item yang mungkin terhalang dari pandangan. Kemajuan suatu hari nanti bisa merampingkan pemenuhan e-commerce di gudang atau membantu mesin mencabut obeng dari toolkit yang campur aduk.

Penelitian ini akan dipresentasikan pada bulan Mei di Konferensi Internasional IEEE tentang Robotika dan Otomasi. Penulis utama makalah ini adalah Tara Boroushaki, asisten peneliti di Signal Kinetics Group di MIT Media Lab. Rekan penulisnya di MIT termasuk Adib, yang merupakan direktur Signal Kinetics Group; dan Alberto Rodriguez, Profesor Associate Kelas 1957 di Departemen Teknik Mesin. Rekan penulis lainnya termasuk Junshan Leng, seorang insinyur penelitian di Universitas Harvard, dan Ian Clester, seorang mahasiswa PhD di Georgia Tech.

Karena e-commerce terus berkembang, pekerjaan gudang biasanya masih menjadi domain manusia, bukan robot, meskipun kondisi kerja terkadang berbahaya. Itu sebagian karena robot berjuang untuk menemukan dan menangkap objek di lingkungan yang begitu padat. “Persepsi dan pemetikan adalah dua penghalang jalan di industri saat ini,” kata Rodriguez. Dengan menggunakan penglihatan optik saja, robot tidak dapat melihat keberadaan item yang dikemas dalam kotak atau tersembunyi di balik objek lain di rak – gelombang cahaya yang terlihat, tentu saja, tidak melewati dinding.

Tapi gelombang radio bisa.

Selama beberapa dekade, identifikasi frekuensi radio (RF) telah digunakan untuk melacak segala sesuatu mulai dari buku perpustakaan hingga hewan peliharaan. Sistem identifikasi RF memiliki dua komponen utama: pembaca dan tag. Tag adalah chip komputer kecil yang dilampirkan ke — atau, dalam kasus hewan peliharaan, ditanamkan di — item yang akan dilacak. Pembaca kemudian memancarkan sinyal RF, yang dimodulasi oleh tag dan dipantulkan kembali ke pembaca.

Sinyal yang dipantulkan memberikan informasi tentang lokasi dan identitas item yang ditandai. Teknologi ini telah mendapatkan popularitas di rantai pasokan ritel — Jepang bertujuan untuk menggunakan pelacakan RF untuk hampir semua pembelian ritel dalam hitungan tahun. Para peneliti menyadari banyaknya RF ini bisa menjadi keuntungan bagi robot, memberi mereka mode persepsi lain.

“RF adalah modalitas penginderaan yang berbeda dari penglihatan,” kata Rodriguez. “Adalah kesalahan untuk tidak mengeksplorasi apa yang bisa dilakukan RF.”

RF Grasp menggunakan kamera dan pembaca RF untuk menemukan dan mengambil objek yang ditandai, meskipun objek tersebut sepenuhnya terhalang dari pandangan kamera. Ini terdiri dari lengan robot yang menempel pada tangan yang menggenggam. Kamera berada di pergelangan tangan robot. Pembaca RF berdiri sendiri-sendiri dari robot dan menyampaikan informasi pelacakan ke algoritme kontrol robot. Jadi, robot secara konstan mengumpulkan data pelacakan RF dan gambar visual di sekitarnya. Mengintegrasikan dua aliran data ini ke dalam pengambilan keputusan robot adalah salah satu tantangan terbesar yang dihadapi para peneliti.

“Robot harus memutuskan, pada setiap titik waktu, aliran mana yang lebih penting untuk dipikirkan,” kata Boroushaki. “Ini bukan hanya koordinasi mata-tangan, ini adalah koordinasi RF-mata-tangan. Jadi, masalahnya menjadi sangat rumit.”

Robot memulai proses pencarian dan petik dengan melakukan ping ke tag RF objek target untuk mengetahui keberadaannya. “Dimulai dengan menggunakan RF untuk memfokuskan perhatian penglihatan,” kata Adib. “Kemudian Anda menggunakan visi untuk menavigasi manuver yang bagus.” Urutannya mirip dengan mendengar suara sirine dari belakang, kemudian berbalik untuk melihat dan mendapatkan gambaran yang lebih jelas tentang sumber sirene tersebut.

Dengan dua indera yang saling melengkapi, RF Grasp memusatkan perhatian pada objek target. Saat semakin dekat dan bahkan mulai memanipulasi item, visi, yang memberikan detail yang jauh lebih halus daripada RF, mendominasi pengambilan keputusan robot.

RF Grasp membuktikan efisiensinya dalam serangkaian tes. Dibandingkan dengan robot serupa yang hanya dilengkapi kamera, RF Grasp mampu menentukan dan meraih objek targetnya dengan gerakan total sekitar setengahnya. Selain itu, RF Grasp menunjukkan kemampuan unik untuk “mengungkapkan” lingkungannya — menghilangkan bahan pengepakan dan hambatan lain yang menghalanginya untuk mengakses target. Rodriguez mengatakan ini menunjukkan “keuntungan tidak adil” RF Grasp atas robot tanpa sensor RF penetrasi. “Ini memiliki panduan yang tidak dimiliki sistem lain.”

RF Grasp suatu hari nanti dapat melakukan pemenuhan di gudang e-commerce yang dikemas. Penginderaan RF-nya bahkan dapat secara instan memverifikasi identitas item tanpa perlu memanipulasi item, mengekspos kode batangnya, lalu memindainya. “RF berpotensi meningkatkan beberapa di antaranya

Leave a reply

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>