Le système utilise une radiofréquence pénétrante pour localiser les éléments, même lorsqu’ils sont cachés à la vue – Technoguide

Ces dernières années, les robots ont acquis une vision, un toucher et même une odeur artificiels. «Les chercheurs ont donné aux robots une perception humaine», déclare le professeur associé du MIT, Fadel Adib. Dans un nouveau document, l’équipe d’Adib pousse la technologie encore plus loin. «Nous essayons de donner aux robots une perception surhumaine», dit-il.

Les chercheurs ont développé un robot qui utilise des ondes radio, qui peuvent traverser les murs, pour détecter les objets occlus. Le robot, appelé RF-Grasp, combine cette détection puissante avec une vision par ordinateur plus traditionnelle pour localiser et saisir des éléments qui pourraient autrement être bloqués de la vue. L’avancée pourrait un jour rationaliser l’exécution du commerce électronique dans les entrepôts ou aider une machine à extraire un tournevis d’une boîte à outils confuse.

La recherche sera présentée en mai lors de la conférence internationale de l’IEEE sur la robotique et l’automatisation. L’auteur principal de l’article est Tara Boroushaki, assistante de recherche au sein du groupe Signal Kinetics du MIT Media Lab. Ses co-auteurs au MIT incluent Adib, qui est le directeur du groupe Signal Kinetics; et Alberto Rodriguez, professeur agrégé de la classe de 1957 au Département de génie mécanique. Parmi les autres co-auteurs figurent Junshan Leng, ingénieur de recherche à l’Université Harvard, et Ian Clester, étudiant au doctorat à Georgia Tech.

Alors que le commerce électronique continue de se développer, le travail en entrepôt reste généralement le domaine des humains, et non des robots, malgré des conditions de travail parfois dangereuses. C’est en partie parce que les robots ont du mal à localiser et à saisir des objets dans un environnement aussi encombré. «La perception et la cueillette sont aujourd’hui deux obstacles dans l’industrie», déclare Rodriguez. En utilisant uniquement la vision optique, les robots ne peuvent pas percevoir la présence d’un article emballé dans une boîte ou caché derrière un autre objet sur l’étagère – les ondes lumineuses visibles, bien sûr, ne traversent pas les murs.

Mais les ondes radio le peuvent.

Pendant des décennies, l’identification par radiofréquence (RF) a été utilisée pour tout suivre, des livres de bibliothèque aux animaux de compagnie. Les systèmes d’identification RF ont deux composants principaux: un lecteur et une étiquette. L’étiquette est une minuscule puce informatique qui s’attache à – ou, dans le cas d’animaux domestiques, est implantée dans – l’élément à suivre. Le lecteur émet alors un signal RF, qui est modulé par l’étiquette et renvoyé au lecteur.

Le signal réfléchi fournit des informations sur l’emplacement et l’identité de l’article étiqueté. La technologie a gagné en popularité dans les chaînes d’approvisionnement au détail – le Japon vise à utiliser le suivi RF pour presque tous les achats au détail en quelques années. Les chercheurs ont réalisé que cette profusion de RF pourrait être une aubaine pour les robots, leur donnant un autre mode de perception.

«La RF est une modalité de détection tellement différente de la vision», explique Rodriguez. “Ce serait une erreur de ne pas explorer ce que RF peut faire.”

RF Grasp utilise à la fois une caméra et un lecteur RF pour trouver et saisir des objets marqués, même lorsqu’ils sont complètement bloqués de la vue de la caméra. Il se compose d’un bras robotisé attaché à une main agrippante. La caméra se trouve sur le poignet du robot. Le lecteur RF est indépendant du robot et transmet les informations de suivi à l’algorithme de contrôle du robot. Ainsi, le robot collecte constamment à la fois des données de suivi RF et une image visuelle de son environnement. L’intégration de ces deux flux de données dans la prise de décision du robot a été l’un des plus grands défis auxquels les chercheurs ont été confrontés.

«Le robot doit décider, à chaque instant, lequel de ces flux est le plus important à considérer», déclare Boroushaki. “Ce n’est pas seulement la coordination œil-main, c’est la coordination RF-œil-main. Le problème devient donc très compliqué.”

Le robot lance le processus de recherche et de prélèvement en envoyant un ping à l’étiquette RF de l’objet cible pour savoir où il se trouve. «Cela commence par l’utilisation de la RF pour concentrer l’attention de la vision», explique Adib. “Ensuite, vous utilisez la vision pour diriger de belles manœuvres.” La séquence revient à entendre une sirène par derrière, puis à se tourner pour regarder et obtenir une image plus claire de la source de la sirène.

Avec ses deux sens complémentaires, RF Grasp se concentre sur l’objet cible. Au fur et à mesure qu’elle se rapproche et commence même à manipuler l’objet, la vision, qui fournit des détails beaucoup plus fins que RF, domine la prise de décision du robot.

RF Grasp a prouvé son efficacité dans une batterie de tests. Comparé à un robot similaire équipé uniquement d’une caméra, RF Grasp a pu localiser et saisir son objet cible avec environ la moitié du mouvement total. De plus, RF Grasp a montré la capacité unique de «désencombrer» son environnement – en supprimant les matériaux d’emballage et autres obstacles sur son chemin afin d’accéder à la cible. Rodriguez dit que cela démontre «l’avantage injuste» de RF Grasp par rapport aux robots sans détection RF par pénétration. “Il a cette orientation que les autres systèmes n’ont tout simplement pas.”

RF Grasp pourrait un jour effectuer l’exécution dans des entrepôts e-commerce emballés. Sa détection RF pourrait même vérifier instantanément l’identité d’un article sans avoir besoin de manipuler l’article, d’exposer son code-barres, puis de le scanner. «La RF a le potentiel d’améliorer certaines de ces limitations dans l’industrie, en particulier dans la perception et la localisation», déclare Rodriguez.

Adib envisage également des applications domestiques potentielles pour le robot, comme la localisation de la clé Allen appropriée pour assembler votre chaise Ikea. “Ou vous pouvez imaginer le robot trouver des objets perdus. C’est comme un super-Roomba qui va chercher mes clés, où que je les mette.”

La recherche est parrainée par la National Science Foundation, NTT DATA, Toppan, Toppan Forms et le laboratoire Abdul Latif Jameel des systèmes d’eau et d’alimentation (J-WAFS).

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