Roboter erkennt versteckte Objekte

Forscher haben einen Roboter entwickelt, der Funkwellen verwendet, die Wände durchdringen können, um verdeckte Objekte zu erkennen. Der Roboter mit dem Namen RF-Grasp kombiniert diese leistungsstarke Sensorik mit traditionellerem Computersehen, um Gegenstände zu lokalisieren und zu greifen, die sonst möglicherweise nicht sichtbar wären. Der Fortschritt könnte eines Tages den Lagerbetrieb rationalisieren oder einer Maschine helfen, einen Schraubendreher aus einem durcheinandergewürfelten Werkzeugkasten zu ziehen.

Trotz teilweise gefährlicher Arbeitsbedingungen ist Lagerarbeit meist noch immer die Domäne von Menschen und nicht von Robotern. Das liegt zum Teil daran, dass Roboter in einer so überfüllten Umgebung Schwierigkeiten haben, Objekte zu lokalisieren und zu greifen. Allein durch optisches Sehen können Roboter das Vorhandensein eines Gegenstands, der in einer Kiste verpackt oder hinter einem anderen Gegenstand im Regal versteckt ist, nicht wahrnehmen, da sichtbare Lichtwellen keine Wände durchdringen – Radiowellen jedoch schon.

Hochfrequenz-(RF)-Identifikationssysteme bestehen aus zwei Hauptkomponenten:einem Lesegerät und einem Etikett. Das Tag ist ein winziger Computerchip, der an dem zu verfolgenden Gegenstand befestigt oder, im Falle von Haustieren, in ihn implantiert wird. Das Lesegerät sendet dann ein HF-Signal aus, das vom Tag moduliert und zum Lesegerät zurückreflektiert wird. Das reflektierte Signal liefert Informationen über den Ort und die Identität des markierten Gegenstands.

RF-Grasp verwendet sowohl eine Kamera als auch ein RF-Lesegerät, um markierte Objekte zu finden und zu greifen, selbst wenn sie vollständig von der Kamera verdeckt sind. Es besteht aus einem Roboterarm, der an einer Greifhand befestigt ist. Die Kamera sitzt am Handgelenk des Roboters.

Das RF-Lesegerät steht unabhängig vom Roboter und leitet Tracking-Informationen an den Steueralgorithmus des Roboters weiter. Der Roboter sammelt also ständig sowohl RF-Tracking-Daten als auch ein visuelles Bild seiner Umgebung.

Die Integration dieser beiden Datenströme in die Entscheidungsfindung des Roboters war eine der größten Herausforderungen für die Forscher. Der Roboter muss zu jedem Zeitpunkt entscheiden, an welchen der Streams er mehr denken muss. Der Roboter leitet den Such- und Zupfprozess ein, indem er den RF-Tag des Zielobjekts anpingt, um dessen Aufenthaltsort zu ermitteln. Die Sequenz ähnelt dem Hören einer Sirene von hinten und dreht sich dann um, um nachzusehen und ein klareres Bild von der Quelle der Sirene zu bekommen.

Mit seinen zwei komplementären Sinnen zielt RF-Grasp auf das Zielobjekt. Wenn er näher kommt und sogar beginnt, das Objekt zu manipulieren, dominiert das Sehen, das viel feinere Details als RF liefert, die Entscheidungsfindung des Roboters.

Im Vergleich zu einem ähnlichen Roboter, der nur mit einer Kamera ausgestattet war, war RF-Grasp in der Lage, sein Zielobjekt mit etwa halb so viel Gesamtbewegung zu lokalisieren und zu greifen. Außerdem zeigte RF-Grasp die einzigartige Fähigkeit, seine Umgebung zu „entrümpeln“ – Verpackungsmaterialien und andere Hindernisse auf seinem Weg zu entfernen, um auf das Ziel zuzugreifen.

Die RF-Erkennung von RF-Grasp könnte die Identität eines Artikels in einem Lagerhaus sofort überprüfen, ohne dass der Artikel manipuliert, sein Barcode freigelegt und dann gescannt werden muss. Mögliche Heimanwendungen, einschließlich der Suche nach dem richtigen Schraubenschlüssel aus einer Werkzeugkiste oder der Suche nach verlorenen Gegenständen.

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