Un robot est apparu qui, avec une précision de 100 %, trouve des objets perdus

Des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont dévoilé un bras robotique qui

combine des informations visuelles etsignaux de radiofréquence pour rechercher des objets cachés. Sur la base de ces travaux, ils ont développé un nouveau système capable de récupérer n'importe quel objet sous une pile ou sous le sol.

L'algorithme du système, FuseBot, détermine la probabilitél'emplacement et l'orientation des objets sous le tas. Il trouve ensuite le moyen le plus efficace de supprimer les objets interférents et de récupérer l'élément qu'il recherche. Cette technique a permis à FuseBot de trouver plus d'objets cachés deux fois plus vite que le système robotique le plus avancé.

Le robot recherche des éléments à l'aide d'un raisonnement probabiliste

Cet appareil peut être utilisé non seulement pourchercher des objets perdus, mais aussi, par exemple, dans l'entrepôt des marchés et des grands magasins. Un robot qui peut être chargé de traiter les retours peut facilement apprendre à trouver des articles dans un tas non trié.

Dans le système FuseBot, le bras robotiqueutilise une caméra vidéo et une antenne RF pour récupérer un article non marqué d'une pile mélangée. Le système scanne la pile avec une caméra pour créer un modèle 3D de l'environnement. Ces ondes radio peuvent traverser la plupart des surfaces dures, de sorte que le robot "voit" ce qui se passe à l'intérieur du tas ou sous terre.

Les algorithmes combinent les informations à mettre à jourModéliser en 3D l'environnement et mettre en évidence les emplacements potentiels de l'élément cible ; le robot connaît la taille et la forme approximatives. Le système utilise ensuite des informations sur les objets dans le tas et l'emplacement des balises pour déterminer quel élément supprimer afin de trouver l'élément cible avec le moins de mouvements.

Le robot ne sait pas comment les objets sont orientés soustas, ou comment ils peuvent se déformer sous la pression d'objets plus lourds. Il résout ce problème par un raisonnement probabiliste, en utilisant ce qu'il sait de la taille et de la forme de l'objet et de l'emplacement de la marque, pour modéliser l'espace tridimensionnel.

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