RF-Grasp Roboter detektiert verborgene Objekte mit Radiowellen-Vision

Radiofrequenz-Sensing durchdringt Hindernisse

Forscher haben einen Roboter entwickelt, der Radiowellen nutzt – die durch Wände hindurch können –, um verdeckte Objekte zu erfassen. Der Roboter, RF-Grasp genannt, kombiniert diese leistungsstarke Sensorkapazität mit traditionellerer Computer Vision, um Objekte zu lokalisieren und zu greifen, die sonst aus der Sicht blockiert wären. Der Fortschritt könnte einst Lageroperationen straffen oder einer Maschine helfen, einen Schraubendreher aus einem verworrenen Werkzeugkasten zu ziehen.

Lagerarbeit ist immer noch meist Domäne von Menschen, nicht Robotern, trotz teils gefährlicher Arbeitsbedingungen. Das liegt partly daran, dass Roboter Schwierigkeiten haben, Objekte in so überfüllten Umgebungen zu lokalisieren und zu greifen. Mit optischer Vision allein können Roboter die Präsenz eines in einer Kiste verpackten oder hinter einem anderen Objekt auf dem Regal verborgenen Items nicht wahrnehmen, da sichtbare Lichtwellen keine Wände durchdringen – aber Radiowellen können.

RFID-Grundlagen

Radiofrequenz-Identifikationssysteme (RFID) haben zwei Hauptkomponenten: einen Reader und ein Tag. Das Tag ist ein winziger Computerchip, der am zu trackenden Item angebracht oder – bei Haustieren – implantiert wird. Der Reader sendet dann ein RF-Signal, das vom Tag moduliert und zurückreflektiert wird. Das reflektierte Signal liefert Informationen über Standort und Identität des getaggten Items.

RF-Grasp Funktionsweise

RF-Grasp nutzt sowohl eine Kamera als auch einen RF-Reader, um getaggte Objekte zu finden und zu greifen – selbst wenn sie vollständig aus der Kamerasicht blockiert sind. Er besteht aus einem Roboterarm mit Greifhand. Die Kamera sitzt am Handgelenk des Roboters.

Der RF-Reader steht unabhängig vom Roboter und übermittelt Tracking-Informationen an den Steueralgorithmus des Roboters. So sammelt der Roboter kontinuierlich 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, welcher Strom wichtiger ist. Der Roboter initiert den Such-und-Greif-Prozess, indem er das RF-Tag des Zielobjekts anpingt für ein Gefühl seines Aufenthaltsorts. Die Sequenz ähnelt dem Hören einer Sirene von hinten, dann Umdrehen und Anschauen für ein klareres Bild der Sirenenquelle.

Mit seinen zwei komplementären Sinnen nähert sich RF-Grasp dem Zielobjekt. Wenn es näher kommt und anfängt, den Gegenstand zu manipulieren, dominiert Vision – die viel feinere Details liefert als RF – die Entscheidungsfindung des Roboters.

Verglichen mit einem ähnlichen Roboter, der nur mit Kamera ausgestattet war, konnte RF-Grasp sein Zielobjekt mit etwa halb so viel Gesamtbewegung präzise lokalisieren und greifen. Zudem zeigte RF-Grasp die einzigartige Fähigkeit, seine Umgebung zu „entrümpeln“ – Verpackungsmaterial und andere Hindernisse aus dem Weg zu räumen, um an das Ziel zu gelangen.

RF-Grasps RF-Sensing könnte die Identität eines Items im Lager instant verifizieren, ohne das Item manipulieren, seinen Barcode freilegen und scannen zu müssen. Potenzielle Heim-Anwendungen: den richtigen Schraubenschlüssel aus dem Werkzeugkasten finden oder verlorene Gegenstände orten.

Für weitere Informationen kontaktieren Sie Abby Abazorius (E-Mail geschützt, JS nötig); 617-253-2709.