TX, 26/10/2022
Por Stacey Federoff
Uma nova pesquisa do Instituto de Robótica da Universidade Carnegie Mellon pode ajudar os robôs a sentir camadas de tecido, em vez de depender de ferramentas de visão computacional para apenas vê-lo. O trabalho pode permitir que robôs ajudem pessoas em tarefas domésticas, como dobrar roupas.
Os humanos usam seus sentidos de visão e tato para pegar um copo ou um pedaço de pano. É tão rotineiro que pouco se pensa nele. Para robôs, no entanto, essas tarefas são extremamente difíceis. A quantidade de dados coletados por meio do toque é difícil de quantificar e o sentido tem sido difícil de simular em robótica – até recentemente.
"Os seres humanos olham para algo, nós o alcançamos, então usamos o toque para ter certeza de que estamos na posição certa para pegá-lo", disse David Held, professor assistente da Escola de Ciência da Computação e chefe do Robots Perceiving. e Doing (R-Pad) Lab. "Muitas das sensações táteis que os humanos fazem são naturais para nós. Nós não pensamos muito sobre isso, então não percebemos o quão valioso é."
Por exemplo, para dobrar a roupa, os robôs precisam de um sensor para imitar a maneira como os dedos de um humano podem sentir a camada superior de uma toalha ou camisa e agarrar as camadas abaixo dela. Os pesquisadores poderiam ensinar um robô a sentir a camada superior do tecido e agarrá-la, mas sem o robô sentir as outras camadas de tecido, o robô apenas agarraria a camada superior e nunca dobraria o tecido com sucesso.
"Como nós consertamos isso?" Held perguntou. "Bem, talvez o que precisamos é de sensibilidade tátil."
O ReSkin, desenvolvido por pesquisadores da Carnegie Mellon e Meta AI, foi a solução ideal. A "pele" sensível ao toque de código aberto é feita de um polímero fino e elástico incorporado com partículas magnéticas para medir sinais táteis de três eixos. Em um artigo recente, os pesquisadores usaram o ReSkin para ajudar o robô a sentir camadas de tecido, em vez de depender de seus sensores de visão para vê-las.
"Ao ler as mudanças nos campos magnéticos de depressões ou movimento da pele, podemos alcançar a sensibilidade tátil", disse Thomas Weng, Ph.D. estudante do R-Pad Lab, que trabalhou no projeto com o pós-doutorando do RI Daniel Seita e o estudante de pós-graduação Sashank Tirumala. “Podemos usar esse sensor tátil para determinar quantas camadas de tecido pegamos ao beliscar com o sensor”.
Outras pesquisas usaram a sensibilidade tátil para agarrar objetos rígidos, mas o tecido é "deformável", o que significa que muda quando você o toca - tornando a tarefa ainda mais difícil. Ajustar o aperto do robô no pano altera tanto sua pose quanto as leituras do sensor.
Os pesquisadores não ensinaram ao robô como ou onde segurar o tecido. Em vez disso, eles ensinaram quantas camadas de tecido ele estava segurando, primeiro estimando quantas camadas ele estava segurando usando os sensores do ReSkin, depois ajustando o aperto para tentar novamente. A equipe avaliou o robô pegando uma e duas camadas de tecido e usou diferentes texturas e cores de tecido para demonstrar a generalização além dos dados de treinamento.
A magreza e a flexibilidade do sensor ReSkin tornaram possível ensinar os robôs a lidar com algo tão delicado quanto camadas de tecido.
"O perfil desse sensor é tão pequeno que conseguimos fazer essa tarefa muito bem, inserindo-o entre camadas de tecido, o que não podemos fazer com outros sensores, principalmente sensores ópticos", disse Weng. "Conseguimos usá-lo para realizar tarefas que não eram alcançáveis antes."
Há muita pesquisa a ser feita antes de entregar o cesto de roupa suja para um robô. Tudo começa com etapas como alisar um pano amassado, escolher o número certo de camadas de pano para dobrar e dobrar o pano na direção certa.
"É realmente uma exploração do que podemos fazer com este novo sensor", disse Weng. “Estamos explorando como fazer com que os robôs sintam com essa pele magnética coisas que são macias e explorando estratégias simples para manipular o tecido que precisaremos para que os robôs possam eventualmente lavar nossas roupas”.
O trabalho de pesquisa da equipe "Aprendendo a Singular Camadas de Tecido Usando Feedback Tátil" será apresentado na Conferência Internacional de Robôs e Sistemas Inteligentes de 2022, de 23 a 27 de outubro em Kyoto, Japão. E também recebeu o prêmio Best Paper no workshop RoMaDO-SI 2022 da conferência.
Fonte:https://techxplore.com/news/2022-10-robots-layers-day-laundry.html
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