近年、ロボットは人工視覚、触覚、さらには嗅覚を獲得しています。 「研究者たちはこう言っています
研究者は、電波を使用しています。それらの特徴は、隠されたオブジェクトを検出するために壁を通過することです。 RF-Graspロボットは、強力なセンシングと従来のコンピュータービジョンを組み合わせて、視界から遮られる可能性のあるオブジェクトを検出してキャプチャします。進歩はいつか倉庫でのeコマースを簡素化するかもしれません。
この研究は5月に発表される予定ですロボティクスとオートメーションに関するIEEE国際会議。この論文の筆頭著者は、MIT メディア ラボのシグナル キネティクス グループの博士研究員である Tara Borushaki です。
eコマース業界は成長を続けていますただし、倉庫での作業は、時には危険な作業条件にもかかわらず、通常はロボットではなく人間の領域です。これは、このような混雑した環境では、ロボットが物体を見つけてつかむことが難しいという事実も一因です。科学者は、知覚と選択が今日の業界における2つの障壁であると説明しています。ロボットは、光学ビジョンのみを使用して、箱に詰められたアイテムや棚の別のアイテムの後ろに隠れているアイテムの存在を検出できません。重要なのは、可視光の波が壁を通過しないということです。
ロボットの作成時には、無線周波数 (RF) 識別システムが使用されました。それは物体を自動的に識別する方法。いわゆるトランスポンダー、または RFID タグに保存されているデータが無線信号を使用して読み取られ、または書き込まれる。
RFID システムは、読み取りデバイス (リーダー、リーダー、または質問機) とトランスポンダー (RFID タグとも呼ばれ、RFID タグという用語も使用されることもあります) で構成されます。
RF-Grasp はカメラと RF リーダーを使用して検索しますマークされたオブジェクトがカメラの視野から完全に隠れている場合でも、マークされたオブジェクトをキャプチャします。カメラはロボットアームの手首にあり、体に取り付けられています。同時に、RF リーダーはロボットに依存せず、制御アルゴリズムに情報を送信します。このようにして、RF 追跡データと周囲の視覚的な画像の両方を継続的に収集します。
ロボットの詳細な設計は、マサチューセッツ工科大学のプレスリリースに記載されています。
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