Per l’essere umano, trovare un portafoglio sotto una pila di oggetti è un compito semplice, rimuoviamo semplicemente oggetti dalla pila finché non troviamo il portafoglio. Per un robot, però, il compito implica un complesso ragionamento sulla pila e sugli oggetti in essa contenuti, che rappresenta un’ardua sfida.
I nuovi sviluppi
I ricercatori del MIT avevano precedentemente mostrato un braccio robotico che combinava informazioni visive e radiofrequenza (RF) per trovare oggetti nascosti contrassegnati con tag RFID.
Partendo da ciò, i ricercatori hanno sviluppato un nuovo sistema che può recuperare qualsiasi oggetto in una pila. A condizione che alcuni oggetti nella pila abbiano un tag RFID, quello ricercato non è necessario che ce l’abbia.
Gli algoritmi dietro al sistema, conosciuto come FuseBot, ragionano sulla probabile collocazione e orientamento dell’oggetto sotto la pila. FuseBot trova il metodo migliore per rimuovere gli oggetti che ostruiscono il passaggio ed estrarre l’obiettivo. Questa abilità di ragionamento permette a FuseBot di trovare più oggetti di un robot di ultima generazione nell metà del tempo.
I possibili utilizzi
Questa velocità potrebbe dimostrarsi particolarmente utile in un magazzino per l’e-commerce. Un robot incaricato di processare i resi potrebbe trovare gli oggetti in una pila disorganizzata con maggiore efficienza se dotato di sistema FuseBot. Lo sostiene l’autore dello studio Fadel Adib, professore associato del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e Scienze Informatiche e direttore del gruppo di ricerca sulla Cinetica dei segnali del MIT Media Lab.
“Questo articolo mostra, per la prima volta, che la presenza di un solo oggetto con tag RFID rende molto più semplice completare altri compiti in modo efficiente. Siamo stati in grado di renderlo possibile aggiungendo la capacità di ragionamento multimodale al sistema. FuseBot può ragionare sia sulla visione che sulle RF per comprendere la pila di oggetti” aggiunge Adib.
Oltre a Adib, l’articolo è stato scritto dalle assistenti ricercatrici Tara Boroushaki, che ne è l’autrice principale, Laura Dodds e Nazish Naeem. La ricerca sarà presentata alla conferenza Robotic: Science and System.
I tag di individuazione
Una recente relazione sul mercato indica che più del 90% dei rivenditori negli U.S.A usano tag RFID. La tecnologia però non è universale, portando a situazioni in cui solo alcuni oggetti in una pila erano etichettati.
Ne è nato FuseBot, un braccio robotico che utilizza videocamera e antenna RF per recuperare da una pila un oggetto desiderato non marcato. Il sistema scansiona la pila con la videocamera per creare un modello 3D dell’ambiente. Contemporaneamente, invia un segnale dall’antenna per localizzare tag RFID. Queste onde radio passano attraverso la maggior parte delle superfici solide, quindi il robot può “vedere” in profondità nella pila. Poiché l’oggetto desiderato non è marcato, FuseBot sa che non potrà localizzare l’oggetto con la precisione di uno con tag RFID.
L’algoritmo con queste informazioni aggiorna il modello 3D ed evidenzia potenziali collocazioni. Quindi, il robot ragiona sugli oggetti nella pila e sulle collocazioni dei tag RFID per determinare quale oggetto rimuovere, per trovare l’oggetto nel minor numero di mosse.
È stato impegnativo integrare questa abilità di ragionamento nel sistema, dice Boroushaki.
Le capacità di ragionamento
Il robot non può essere sicuro dell'orientamento degli oggetti o del grado di deformazione. Supera questa sfida tramite il ragionamento probabilistico, usando ciò che sa su forma e dimensione di un oggetto e la collocazione dei tag RFID per modellare lo spazio 3D che è probabile che quell’oggetto occupi.
Mentre rimuove oggetti, il robot sfrutta il ragionamento per decidere qual è l’oggetto “migliore” da togliere successivamente.
“Se do a un essere umano una pila di oggetti, molto probabilmente rimuoverà l’oggetto più voluminoso per primo per vedere cosa c’è sotto. Ciò che fa il robot è simile, ma aggiungendo le informazioni RFID per prendere decisioni più informate. Si chiede: “quanto aumenterà la sua comprensione della pila se rimuove quest’oggetto dalla superficie?” spiega Boroushaki.
Dopo che ha rimosso un oggetto, il robot scansiona di nuovo la pila e usa le nuove informazioni per ottimizzare la sua strategia.
Risultati sul recupero
L'abilità di ragionamento e i segnali RF, garantiscono a FuseBot un vantaggio sui sistemi che usano solo la visione artificiale. Il team ha effettuato più di 180 sperimentazioni con bracci meccanici e pile di oggetti domestici, come materiale di cancelleria, animali di peluche e vestiti. Hanno variato le dimensioni sia della pila che del numero di oggetti con tag RFID in ogni pila.
FuseBot ha estratto l’oggetto corretto il 95% delle volte rispetto al’84% degli altri sistemi robotici. Ha raggiunto questo risultato con il 40% di mosse in meno ed ha localizzato e recuperato l’oggetto desiderato nel doppio della velocità.
“Abbiamo visto un netto miglioramento nella percentuale di successo introducendo le informazioni RF. È stato emozionante vedere che non solo siamo stati in grado di uguagliare i risultati precedenti, ma anche di superarli in scenari in cui l’oggetto desiderato non era dotato di tag RFID” spiega Dodds.
Si può applicare FuseBot a una moltitudine di scenari, perché il software che produce il ragionamento può essere implementato in qualsiasi computer. Necessita solo di comunicare con un braccio robotico dotato di videocamera e antenna, aggiunge Boroushaki.
Gli scenari
In futuro i ricercatori pianificano di incorporare modelli più complessi in FuseBot, così da ottenere prestazioni migliori su oggetti deformabili. Oltre ciò, c’è un interesse nell’esplorazione delle diverse possibilità di manovra, come un braccio robotico che sposti gli oggetti lontano dal passaggio. Future iterazioni del sistema potrebbero inoltre essere usate in un robot mobile, che possa cercare oggetti smarriti tra molteplici pile.
“Penso che il lavoro sia davvero entusiasmante e che dimostri il potenziale di una solida integrazione dei progressi della tecnologia wireless con la robotica. Per esempio, un’osservazione fondamentale per l’articolo è come, a differenza della visione alla luce e degli infrarossi, i segnali RF possono oltrepassare i materiali più comuni come cartone, legno e plastica. L’articolo sfrutta quest’osservazione per affrontare il problema della limitatezza dei sensori convenzionali, come nel caso della ricerca di oggetti nel disordine” sostiene Stephanie Gil, professoressa associata di Scienze informatiche alla John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences di Harvard, che non era coinvolta in questa ricerca.
“L’articolo si spinge ancora oltre nell’avanzamento dell’odierno utilizzo di segnali RF nella robotica tramite la considerazione del caso estremamente complesso della ricerca di oggetti non marcati RFID nel disordine. Tutto considerato, l’articolo mostra grandi promesse di integrazione delle tecnologie di comunicazione wireless nei compiti che prevedono abilità di percezione e fornisce emozionanti prospettive per la robotica.”
Questo lavoro è stato parzialmente finanziato dalla National Science Foundation, dalla Sloan Research Fellowship, da NTT DATA, Toppan, Toppan Forms, e dal MIT Media Lab.
