Hệ thống MIT Media Lab sử dụng thị giác máy tính, được tập trung bởi công nghệ RFID , để cho phép robot tìm thấy một mặt hàng cụ thể trong một môi trường phức tạp, sau đó chọn và đặt nó theo hướng dẫn vận chuyển, phân loại hoặc sản xuất.
Các nhà nghiên cứu tại MIT Media Lab đang sử dụng công nghệ nhận dạng tần số vô tuyến cùng với thị giác máy tính để cho phép robot khám phá môi trường của chúng nhằm xác định vị trí và di chuyển một mục tiêu có thể không nhìn thấy. Hệ thống, đã được phát triển, mô phỏng và thử nghiệm trong vài năm, sử dụng công nghệ máy học để hoàn thành tốt hơn các nhiệm vụ phức tạp và nhóm đang tìm cách thương mại hóa nghiên cứu.
Trong nỗ lực đó, các nhà nghiên cứu đã phỏng vấn các khách hàng tiềm năng và lên kế hoạch cho một công ty khả thi. Trong năm nay, nhóm đã tham gia vào chương trình I-Corps do Quỹ Khoa học Quốc gia dẫn đầu để xác định các nhà tài trợ tiềm năng và lên kế hoạch cho sản phẩm đầu tiên. Fadel Adib, phó giáo sư MIT và điều tra viên chính của Media Lab cho biết: “Công nghệ đã đủ trưởng thành để đưa nó ra khỏi phòng thí nghiệm vào môi trường thực tế.
Phần RFID của hệ thống robot sử dụng cái mà các nhà nghiên cứu gọi là nhận thức RF, bao gồm các thẻ RFID UHF thụ động có sẵn , cũng như đầu đọc RFID và các ăng-ten chuyên dụng được lắp đặt trong môi trường của robot. Robot sử dụng RFID để xác định các mục và vị trí cụ thể của chúng khi chúng không được nhìn thấy và phần mềm phân tích dữ liệu đó có thể hướng robot thông qua thị giác máy tính để tập trung vào các mặt hàng trước chúng, xác định những gì cần được di chuyển hoặc điều hướng xung quanh và hành động phù hợp . Các nhà nghiên cứu cho biết, công nghệ này có thể được các nhà sản xuất, nhà bán lẻ hoặc nhà kho tận dụng để phân loại, chọn hoặc đặt hàng hóa.
Theo PGS. Adib, robot được thiết kế cho hai giải pháp chính. Một là giám sát hàng hóa di chuyển qua các kho hàng cần được chọn và đóng gói theo đơn đặt hàng của khách hàng,mà theo truyền thống yêu cầu công nhân di chuyển qua các lối đi, mở hộp và tìm các mặt hàng cụ thể, sau đó đặt chúng vào container để vận chuyển. Với RFID , robot có thể xác định những gì có trong một hộp nhất định hoặc trên một kệ cụ thể, sau đó chọn mặt hàng đó và xác nhận vị trí đặt nó. Hệ thống được thiết kế để phòng ngừa các lỗi, có nghĩa là các công ty có thể giảm thiểu tỷ lệ hàng hóa bị trả lại do vận chuyển sai mặt hàng.
Trường hợp sử dụng khác liên quan đến môi trường phức tạp, chật chội trong các khu vực cố định, chẳng hạn như một không gian chuyên dụng, nơi các hàng hóa trả lại được sắp xếp và xử lý. Robot được thiết kế để phân loại thông qua một đống sản phẩm và xác định chúng. Nó có thể di chuyển các mặt hàng không cần thiết hoặc có mức độ ưu tiên thấp hơn và chọn mặt hàng được gắn nhãn mà nó tìm kiếm, sau đó đặt nó ở nơi khác, chẳng hạn như trong hộp để vận chuyển.
Mặc dù nhiều công ty sử dụng robot để xác định và di chuyển hàng hóa,PGS.Adib cho biết: “Những gì chúng tôi đang tập trung vào là dặm cuối cùng, mét cuối cùng, rất phức tạp – những nơi mà bạn cần xác định một mặt hàng cụ thể và nắm bắt nó. ” Theo Tara Boroushaki, trợ lý nghiên cứu của Phòng thí nghiệm truyền thông MIT và trưởng nhóm sinh viên của dự án RF-Grasp , theo truyền thống, robot thường gặp khó khăn khi định vị và nắm trong môi trường chật chội . Mặc dù thị giác máy tính có thể giúp robot biết những gì đang ở ngay trước mặt nó, nhưng nếu hàng hóa mà nó tìm kiếm nằm trong hộp hoặc bị che bởi một vật khác trên kệ, robot sẽ trở nên kém chính xác hơn.
MIT Media Lab đã làm việc với công nghệ RFID , bao gồm RFID và các giải pháp thị giác máy tính, trong bốn năm . Hệ thống TurboTrack của phòng thí nghiệm được thiết kế để xác định một nhãn UHFRFID trong vòng chưa đầy một centimet.
Để thực hiện nội địa hóa chi tiết cao, hệ thống sử dụng ít nhất ba ăng-ten RFID , truyền các xung khoảng thời gian ngắn ở 800 đến 900 MHz đến đầu đọc UHF gửi các đường truyền tiêu chuẩn 902 đến 928 MHz để truyền nhận dữ liệu nhãn. Phần mềm của MIT Media Lab sau đó sử dụng trí thông minh nhân tạo để xác định vị trí cụ thể của từng nhãn dựa trên phản hồi của nó đối với các xung ăng ten và truyền nhận dữ liệu .
Công việc trước đó trên TurboTrack đã dẫn đến dự án mới nhất nhằm tận dụng công nghệ máy học cho thị giác máy tính và RFID , nhằm giúp robot định vị mọi thứ giống như cách con người làm. Hệ thống được phòng thí nghiệm thử nghiệm bao gồm một cánh tay robot được gắn vào một bàn tay đang nắm với một camera ở cổ tay. Boroushaki cho biết trong suốt năm qua, phòng thí nghiệm đã mô phỏng máy học để cho phép quản lý dữ liệu tốt hơn và do đó đảm bảo robot có thể phân tích cả công nghệ RFID và thị giác theo cách hợp nhất.
Trong một triển khai điển hình, robot có thể sử dụng RFID để xác định vị trí của đối tượng được nhắm đến, sau đó chụp ảnh RGB-D (màu sắc và độ sâu) để tạo mô hình 3D dựa trên máy ảnh của môi trường. Phần mềm kết hợp vị trí RFID với mô hình đó và cánh tay robot di chuyển trong phạm vi nắm . Nó xác định mặt hàng gắn nhãn RFID nó đang nắm và di chuyển hàng hóa vào vị trí thích hợp, sau đó thả nó xuống.
Với RFID , robot có thể hiểu được nếu nó đã nhặt một mặt hàng không có gắn nhãn (khi đó nhãn mục tiêu sẽ không được coi là đã di chuyển), cũng như nếu nó đã nắm nhầm mặt hàng (khi đó nhãn RFID không chính xác sẽ di chuyển). Robot có thể đặt bất kỳ hàng hóa nào sang một bên mà nó xác định là không có ID nhãn được nhắm làm mục tiêu .
Nhiều công ty hiện đang tìm kiếm giải pháp định vị hàng hóa bằng robot như một phương tiện thay thế nhu cầu lựa chọn và di chuyển hàng hóa của con người. Các nhà nghiên cứu giải thích rằng phiên bản robot sẽ giúp hoạt động hiệu quả hơn và an toàn hơn. Boroushaki cho biết : “Câu hỏi đặt ra là làm thế nào để cho phép robot tìm thấy thứ mà nó không thể nhìn thấy “. Cô ấy đã dẫn đầu nỗ lực đó kể từ mùa thu năm 2019 và đã hoàn thành dự án, bao gồm cả thử nghiệm trong phòng thí nghiệm, vào tháng 10 năm ngoái.
MIT Media Lab lần đầu tiên thử nghiệm môi trường mô phỏng trong đại dịch COVID 19, trong suốt bốn tháng cách ly. Boroushaki nói rằng: “Chúng tôi đã phát triển một hệ thống cố gắng tránh đâm vào chướng ngại vật và tiến tới các vật phẩm trong mô phỏng”. Khi các nhà nghiên cứu quay trở lại phòng thí nghiệm, họ đã thử nghiệm giải pháp trên robot của mình và nhận thấy rằng các công cụ học máy hoạt động tốt. “Sự phát triển là sự kết hợp của mô phỏng, chạy trên một hệ thống thực,” cô nói thêm.
Dự án đã sử dụng cánh tay robot UR5 của Universal Robots , kết hợp với một camera Intel . MIT đã thiết kế và xây dựng hệ thống đầu đọc RFID chuyên biệt của mình bằng cách sử dụng các nhãn RFID có sẵn . Tổ chức đã bắt đầu thảo luận về công nghệ này với các công ty trong ngành, theo báo cáo của PGS. Adib, chẳng hạn như Toppan Printing và một số người dùng chính trong ngành may mặc, có thể là những người hưởng lợi chính. Nhóm nghiên cứu dự kiến bắt đầu các thí điểm tiếp theo trong thực tế .
PGS.Adib nói rằng: “Phương pháp tiếp cận thương mại hóa của chúng tôi cũng giống như nghiên cứu”. “Cần có một cách tiếp cận nhanh nhẹn để nhanh chóng thử nghiệm, lặp lại và thích nghi.” Nhóm nghiên cứu dự đoán công nghệ sẽ được sử dụng trong sản xuất, bán lẻ và hậu cần, cũng như cuối cùng là trong nhà của người tiêu dùng. PGS.Adib cho biết thêm, đại dịch đã thúc đẩy nhu cầu quản lý bằng robot đối với dòng hàng hóa thông qua chuỗi cung ứng, đồng thời tăng tốc độ phát triển công nghệ để đáp ứng những nhu cầu đó.
Theo CLAIRE SWEDBERG ( rfidjournal.com )