Robot RF-Grasp detecta objetos ocultos con visión de ondas de radio

Investigadores han desarrollado un robot que usa ondas de radio, que pueden atravesar paredes, para detectar objetos ocluidos. El robot, llamado RF-Grasp, combina esta potente detección con visión por computadora más tradicional para localizar y agarrar items que de otra forma estarían bloqueados de la vista. El avance podría un día agilizar operaciones de almacén o ayudar a una máquina a sacar un destornillador de una caja de herramientas desordenada.

El trabajo de almacén sigue siendo usualmente dominio de humanos, no robots, a pesar de condiciones de trabajo a veces peligrosas. Eso es en parte porque los robots luchan para localizar y agarrar objetos en un entorno tan abarrotado. Usando solo visión óptica, los robots no pueden percibir la presencia de un item empaquetado en una caja u oculto detrás de otro objeto en la estantería porque las ondas de luz visible no atraviesan paredes — pero las ondas de radio sí.

Los sistemas de identificación por radiofrecuencia (RF) tienen dos componentes principales: un lector y una etiqueta. La etiqueta es un pequeño chip de computadora que se adjunta al, o en el caso de mascotas, se implanta en el item a rastrear. El lector entonces emite una señal RF, que es modulada por la etiqueta y reflejada de vuelta al lector. La señal reflejada proporciona información sobre la ubicación e identidad del item etiquetado.

RF-Grasp usa tanto una cámara como un lector RF para encontrar y agarrar objetos etiquetados, incluso cuando están completamente bloqueados de la vista de la cámara. Consiste en un brazo robótico unido a una mano agarrante. La cámara está en la muñeca del robot.

El lector RF está independiente del robot y transmite información de tracking al algoritmo de control del robot. Así, el robot está constantemente recopilando tanto datos de tracking RF como una imagen visual de su entorno.

Integrar estos dos flujos de datos en la toma de decisiones del robot fue uno de los mayores desafíos que enfrentaron los investigadores. El robot tiene que decidir, en cada punto en el tiempo, cuál de los flujos es más importante para pensar. El robot inicia el proceso de buscar-y-agarrar haciendo ping a la etiqueta RF del objeto objetivo para tener una idea de su paradero. La secuencia es similar a oír una sirena detrás, luego girar para mirar y obtener una imagen más clara de la fuente de la sirena.

Con sus dos sentidos complementarios, RF-Grasp se centra en el objeto objetivo. A medida que se acerca y empieza a manipular el item, la visión, que proporciona mucho más detalle que RF, domina la toma de decisiones del robot.

Comparado con un robot similar equipado solo con cámara, RF-Grasp fue capaz de localizar y agarrar su objeto objetivo con aproximadamente la mitad de movimiento total. Además, RF-Grasp mostró la habilidad única de «desordenar» su entorno — quitando materiales de embalaje y otros obstáculos en su camino para acceder al objetivo.

El sensado RF de RF-Grasp podría verificar instantáneamente la identidad de un item en un almacén sin necesidad de manipular el item, exponer su código de barras y luego escanearlo. Aplicaciones potenciales en hogar incluyen localizar la llave inglesa correcta de una caja de herramientas o localizar items perdidos.

Para más información, contacte a Abby Abazorius en This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.; 617-253-2709.