Estrategia avanzada de detección táctil mejora la precisión de robots en detección de objetos

Applied Physics Review, Melville, NY

Clasificación exitosa de basura por un sistema táctil robótico inteligente. (Imagen: Qian Mao y Rong Zhu/AIP Publishing)

Desafíos en el reconocimiento robótico

Los robots inteligentes de hoy pueden reconocer con precisión muchos objetos a través de la visión y el tacto. La información táctil, obtenida a través de sensores, junto con algoritmos de aprendizaje automático, permite a los robots identificar objetos manipulados previamente.

Sin embargo, la detección a menudo se confunde cuando se presentan objetos similares en tamaño y forma, u objetos desconocidos para el robot. Otros factores restrictivos para la percepción robótica incluyen el ruido de fondo y el mismo tipo de objeto con diferentes formas y tamaños.

En Applied Physics Reviews, de AIP Publishing, investigadores de la Universidad de Tsinghua trabajaron para superar las dificultades del reconocimiento robótico de diversos artículos comunes, pero complejos.

Inspiración en la sensación térmica humana

Los humanos poseen muchos tipos diferentes de sensación táctil, uno de los cuales es la sensación térmica. Esto nos permite sentir el viento soplando, percibir calor y frío, y discriminar entre tipos de materia, como madera y metal, debido a las diferentes sensaciones de enfriamiento producidas. Los investigadores buscaron imitar esta capacidad diseñando un método de detección táctil robótico que incorporara sensaciones térmicas para una detección de objetos más robusta y precisa.

"Proponemos utilizar la detección táctil espaciotemporal durante el agarre de la mano para extender la función y capacidad robótica para percibir simultáneamente multi-atributos del objeto agarrado, incluyendo conductividad térmica, difusividad térmica, rugosidad superficial, presión de contacto y temperatura", dijo el autor Rong Zhu.

Diseño del sensor en capas y algoritmo de clasificación

El equipo creó un sensor en capas con detección de material en la superficie y sensibilidad a la presión en la parte inferior, con una capa media porosa sensible a cambios térmicos. Emplearon este sensor con un algoritmo de clasificación en cascada eficiente que descarta tipos de objetos en orden, de fácil a difícil, comenzando con categorías simples como cartones vacíos antes de pasar a cáscaras de naranja o retazos de tela.

Pruebas en clasificación de basura

Para probar las capacidades de su método, el equipo creó un sistema táctil robótico inteligente para clasificar basura. El robot recogió artículos de basura comunes, incluyendo cartones vacíos, bolsas plásticas, botellas plásticas, servilletas, esponjas, cáscaras de naranja y medicamentos caducados. Clasificó la basura en contenedores separados para reciclables, restos de comida, desechos peligrosos y otros desechos.

Su sistema logró una precisión de clasificación del 98.85 por ciento en el reconocimiento de diversos objetos de basura no encontrados previamente. Este comportamiento exitoso de clasificación de basura podría reducir enormemente la mano de obra humana en escenarios reales y proporcionar una amplia aplicabilidad para tecnologías de vida inteligente.

Investigación futura

La investigación futura en esta área se centrará en mejorar la inteligencia incorporada robótica e implementación autónoma. "Además, al combinar este sensor con tecnología de interfaz cerebro-computadora, la información táctil recopilada por el sensor podría convertirse en señales neuronales aceptables para el cerebro humano, restaurando capacidades de percepción táctil para personas con discapacidades en las manos", dijo Zhu.

Para más información, contacte a Wendy Beatty en Esta dirección de correo electrónico está protegida contra spambots. Necesita tener JavaScript habilitado para verla.; 301-209-3090.