FUENTE: www.siliconrepublic.com
AUTORA: Lisa Ardill
Los investigadores del MIT han desarrollado RF-Grasp, un robot que puede detectar objetos ocultos con una «percepción sobrehumana».
Un equipo de investigación del MIT ha desarrollado RF-Grasp, un robot que utiliza radiofrecuencia penetrante para localizar elementos incluso cuando están ocultos a la vista.
Esto se debe a que las ondas de radio pueden atravesar paredes y detectar objetos ocultos detrás de ellas.RF-Grasp utiliza ondas de radio junto con técnicas de visión por computadora más tradicionales para ubicar y agarrar dichos elementos.
Según el profesor asociado y director del Signal Kinetics Group en el MIT Media Lab, Fadel Adib, el objetivo de este desarrollo es dar a los robots una “percepción sobrehumana”.
Potencialmente, podría usarse para agilizar el cumplimiento del comercio electrónico en los almacenes o ayudar a las máquinas a elegir un destornillador de un juego de herramientas. El trabajo de almacén todavía lo realizan en gran parte los humanos porque los robots luchan por localizar y agarrar objetos en entornos abarrotados.
“La percepción y la selección son dos obstáculos en la industria actual”, dijo el profesor Alberto Rodríguez del Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT. “La radiofrecuencia es una modalidad de detección muy diferente a la visión. Sería un error no explorar lo que puede hacer la radiofrecuencia «.
Dichos robots incluso podrían tener aplicaciones en el hogar, según Adib, al ubicar la llave Allen correcta mientras ensamblas los muebles de Ikea. “O podría imaginarse al robot encontrando objetos perdidos. Es como un super Roomba que va y recupera mis llaves, donde sea que las ponga «.
Al igual que otros sistemas de identificación por radiofrecuencia, RF-Grasp consta de un lector y una etiqueta. Este último es un pequeño chip de computadora que se adjunta al objeto que desea rastrear. En el caso de las mascotas, por ejemplo, se implanta el chip.
El lector emite una señal de radiofrecuencia que es modulada por la etiqueta y reflejada al lector, proporcionando información sobre la identidad y ubicación del objeto etiquetado.
RF-Grasp en acción. Imagen: MIT Media Lab
Con RF-Grasp, tanto una cámara como un lector de radiofrecuencia lo ayudan a encontrar y agarrar elementos etiquetados. Tiene un brazo robótico con una mano que agarra y la cámara se coloca en su muñeca. Constantemente recopila datos de seguimiento de radiofrecuencia y una imagen visual de su entorno. Luego integra los dos flujos de datos en su proceso de toma de decisiones.
Tara Boroushaki, asistente de investigación del Signal Kinetics Group, es la autora principal de un artículo sobre esta investigación: “El robot tiene que decidir, en cada momento, cuál de estos flujos es más importante en el que pensar”, explicó. “No es solo la coordinación ojo-mano, es la coordinación de radiofrecuencia-ojo-mano. Entonces, el problema se complica mucho «.
Adib agregó: “Comienza usando radiofrecuencia para enfocar la atención de la visión. Luego, utiliza la visión para realizar maniobras precisas «. Lo comparó con escuchar una sirena desde atrás y buscar una imagen más clara de dónde viene.
Durante las pruebas, RF-Grasp pudo identificar y agarrar objetos objetivo con aproximadamente la mitad del movimiento total que sus equivalentes sin radiofrecuencia. También fue capaz de ordenar su entorno de manera única, dijo el equipo, al eliminar los materiales de embalaje y otros obstáculos para alcanzar los artículos etiquetados.
