ロボットが隠しオブジェクトを感知する

研究者たちは、壁を通過できる電波を使って、遮られた物体を感知するロボットを開発しました。 RF-Graspと呼ばれるロボットは、この強力なセンシングと従来のコンピュータービジョンを組み合わせて、他の方法では視界から遮られる可能性のあるアイテムを見つけて把握します。この進歩により、いつの日か倉庫業務が合理化されたり、機械がごちゃごちゃしたツールキットからドライバーを引き抜いたりするのに役立つ可能性があります。

倉庫作業は、時には危険な作業条件にもかかわらず、通常はロボットではなく人間の領域です。これは、ロボットがこのような混雑した環境でオブジェクトを見つけて把握するのに苦労していることが一因です。光学ビジョンだけを使用すると、可視光の波は壁を通過しないため、ロボットは箱に詰められたアイテムや棚の別のオブジェクトの後ろに隠れているアイテムの存在を認識できませんが、電波は通過できます。

無線周波数（RF）識別システムには、リーダーとタグの2つの主要コンポーネントがあります。タグは、追跡対象のアイテムに取り付けられるか、ペットの場合は埋め込まれる小さなコンピューターチップです。次に、リーダーはRF信号を発信します。この信号はタグによって変調され、リーダーに反射されます。反射された信号は、タグ付けされたアイテムの場所とIDに関する情報を提供します。

RF-Graspは、カメラとRFリーダーの両方を使用して、カメラの視界から完全にブロックされている場合でも、タグ付けされたオブジェクトを見つけて取得します。握る手に取り付けられたロボットアームで構成されています。カメラはロボットの手首にあります。

RFリーダーはロボットから独立しており、追跡情報をロボットの制御アルゴリズムに中継します。そのため、ロボットは常にRF追跡データと周囲の視覚的な画像の両方を収集しています。

これら2つのデータストリームをロボットの意思決定に統合することは、研究者が直面した最大の課題の1つでした。ロボットは、各時点で、どのストリームについて考えることがより重要であるかを決定する必要があります。ロボットは、ターゲットオブジェクトのRFタグにpingを送信して、その所在を確認することにより、シークアンドプルプロセスを開始します。このシーケンスは、サイレンを後ろから聞いてから、向きを変えてサイレンの発生源をより明確に把握することに似ています。

RF-Graspは、その2つの補完的な感覚により、ターゲットオブジェクトに焦点を合わせます。ロボットが近づき、アイテムの操作を開始すると、RFよりもはるかに詳細な視覚がロボットの意思決定を支配します。

カメラのみを搭載した同様のロボットと比較して、RF-Graspは、全体の約半分の動きでターゲットオブジェクトを特定してつかむことができました。さらに、RF-Graspは、環境を「整頓」する独自の機能を示しました。ターゲットにアクセスするために、梱包材やその他の障害物を取り除くことができます。

RF-GraspのRFセンシングは、アイテムを操作し、バーコードを公開してからスキャンすることなく、倉庫内のアイテムのIDを即座に確認できます。ツールボックスから適切なレンチを見つけたり、紛失したアイテムを見つけたりするなど、潜在的なホームアプリケーション。

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