В США испытывают робота-сортировщика мусора

Американские инженеры создали манипулятор и алгоритм, позволяющий распознавать материал, из которого состоит тот или иной предмет, по его реакции на сжатие. Разработчики научили манипулятор различать пластик, бумагу и металл, и продемонстрировали потенциальное применение робота в качестве сортировщика мусора. Статья с описанием разработки будет представлена на конференции RoboSoft 2019.

Захват предметов — это одна из наиболее популярных среди инженеров прикладных задач робототехники. Как правило, роботов, способных захватывать предметы, предлагают применять на больших конвейерных линиях и на складах. Кроме того, некоторые инженеры предлагают автоматизировать (и тем самым удешевить) сортировку мусора. Для сортировки мусора робот должен обладать двумя базовыми навыками: умением быстро и надежно захватывать предметы произвольной формы, а также уметь понимать различия между ними. Вторая задача, как правило, решается с помощью систем компьютерного зрения, обученных распознавать предметы по их форме или цвету. Однако эти характеристики не позволяют достоверно оценить материал предмета и такой способ корректно работает далеко не во всех случаях.

Инженеры под руководством Даниелы Рус (Daniela Rus) из Массачусетского технологического института создали робота, способного определять материал, из которого сделан предмет, сжимая его с помощью манипулятора. В основе манипулятора лежат полимерные цилиндры, которые при раскручивании расширяются и изгибаются. На каждом из двух пальцев манипулятора установлено по два цилиндра с противоположным закручиванием, прикрепленных к моторам. Благодаря такой конструкции при вращении обоих цилиндров весь палец в целом изгибается внутрь и позволяет сжать объект внутри манипулятора.

Однако самой этой конструкции недостаточно, чтобы робот мог измерять объекты на ощупь. На каждый палец инженеры добавили по два датчика, измеряющих растяжение и давление. Датчики растяжения установлены на внешней поверхности пальцев, а датчики давления на внутренней. Оба датчика основаны на том, что их электрическая емкость меняется при деформации. Имея калибровочные данные и данные о текущей емкости, алгоритм может рассчитать растяжение и давление во время работы манипулятора. Каждый датчик отвечает за определенный параметр: датчик давления позволяет определять жесткость предметов, а датчик растяжения позволяет определить то, насколько изогнулись пальцы манипулятора, а следовательно и то, какой размер предмета между ними. Поправка на размер и площадь контакта позволяет скорректировать данные с датчика давления.

Перед началом экспериментов с манипулятором инженеры откалибровали систему, зажимая с помощью манипулятора предметы различной формы и из разных материалов. Во время экспериментов стационарный манипулятор захватывал по одному из 14 предметов и относил их к одному из трех классов — бумага, пластик и металл. Эксперимент показал, что робот смог корректно распознать материал предметов в 85 процентах случаев. Во втором эксперименте инженеры имитировали полноценную линию сортировки — после захвата робот перекладывал предметы в соответствующие корзины. В таком случае успешными оказались 63 процента попыток.

 

Tags:

ТЕБЕ МОЖЕТ ПОНРАВИТЬСЯ

Нейросеть научили искать на видео целующихся людей

Разработчики из Стэнфордского университета представили алгоритм, который автоматически определяет на видео целующихся людей.

Вред бумажных чеков для здоровья. В чем преимущество электронных чеков?

Задумывался ли кто-то о том, насколько фатально на каждого из нас влияют обычные кассовые чеки? Экологи всего мира бьют тревогу и выступают за их отмену. Давайте разберемся, почему.

Коллекция Unobstructed – удобная одежда для людей с ограниченной подвижностью

Дизайнер Лили Пазмани задалась целью создать линейку одежды, которая была бы удобной для людей с инвалидностью, но при этом оставалась стильной и современной.