麻省理工学院可以帮助协作机器人从一堆物品中检索目标物品

麻省理工学院可以帮助协作机器人从一堆物品中检索目标物品

Tara Boroushaki、Fadel Adib 和 Nazish Naeem(从左到右)与 FuseBot 合作。 |资料来源:James Day,麻省理工学院媒体实验室

研究人员在 麻省理工学院 (麻省理工学院)开发了一种系统,可以帮助机器人从一堆物品中检索目标物品,只要其中一些物品带有 RFID 标签。
RFID 标签反射从天线发送给它们的信号。根据埃森哲最近的一份市场报告,超过 90% 的美国零售商使用 RFID 标签。然而,这些标签并不是通用的,在电子商务仓库中,员工经常要处理成堆的物品,这些物品混合了有标签和无标签的物品。
麻省理工学院创建的名为 FuseBot 的系统建立在该校之前的工作基础上,研究人员在该工作中展示了一种机械臂,该机械臂结合了视觉信息和射频 (RF) 信号来查找带有 RFID 标签的物体。现在,即使目标物品没有标签,只要堆中的某些物品有标签,FuseBot 也可以找到物品。
这张纸 首次表明,仅在环境中存在带有 RFID 标记的物品就可以让您更轻松地以更有效的方式完成其他任务。我们之所以能够做到这一点,是因为我们在系统中添加了多模式推理——FuseBot 可以推理视觉和射频来理解一堆项目,”电气工程系副教授兼信号动力学小组主任 Fadel Adib麻省理工学院媒体实验室说。
该系统使用配备摄像机和射频天线的机械臂。它使用相机扫描一堆物体并创建环境的 3D 模型。同时,FuseBot 从其天线发送信号以定位堆中的 RFID 标签。这些无线电波可以穿过大多数固体表面,因此机器人能够看到堆。
FuseBot 知道它的目标项目没有标签,因此它知道该项目不会像任何标签一样位于确切的位置。它将从天线收集到的信息与当前的 3D 环境模型相结合,然后突出显示目标物品可能位于的区域。
FuseBot 使用此信息来推断堆中的物体和 RFID 标签的位置,以决定移除哪些物品以到达目标物品。该团队的目标是让 FuseBot 以尽可能少的动作找到物品。
对于 FuseBot 来说,这种类型的推理可能很困难,因为机器人不知道物体在堆下的方向或物体的软硬程度。由于较重的物体压入其中,桩底的一些物体甚至可能变形。为了克服这些障碍,机器人使用概率推理。它使用它所拥有的关于物体的大小和形状及其最近的 RFID 标签位置的信息来创建物体可能占据的 3D 空间模型。
移除每个对象后,FuseBot 会再次扫描该堆,并再次说明哪个对象将是下一个最好移除的对象。
“如果我让一个人搜索一堆物品,他们很可能会先移除最大的物品,看看下面有什么。机器人的工作与此类似,但它还结合了 RFID 信息以做出更明智的决定。它会问,‘如果它从表面移除这个物品,它对这堆东西的了解会有多少?’”信号动力学小组的研究助理 Tara Boroushaki 说。
麻省理工学院的团队使用 FuseBot 进行了 180 多次实验性试验,使用成堆的家居用品,如办公用品、毛绒玩具和衣服。每个新堆都有随机​​数量的物品和带有 RFID 标记的物品。
FuseBot 能够在 95% 的时间内提取其目标项目,这比您在类似机器人系统上看到的 84% 的成功率有所提高。它能够以比典型系统少 40% 的动作到达目标物品,使其检索物品的速度提高两倍以上。
展望未来,麻省理工学院团队希望将更复杂的模型整合到 FuseBot 中,以便它更好地处理柔软、可变形的物体。该团队还对以不同方式移动物体感兴趣,例如机械臂将物品推开而不是抓住它们。

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