211service.com
Robots helpen grip te krijgen
Een van de belangrijkste dingen die voorkomen dat robots een handje helpen bij dagelijkse taken, is een eenvoudig gebrek aan handvaardigheid. Nieuw onderzoek van een team van Columbia University zou robots – en robotprotheses – kunnen helpen om meer grip te krijgen op allerlei soorten objecten.
Goede grip: Met een nieuwe aanpak kan een gecompliceerde robothand een object gemakkelijker grijpen.
Peter Allen , een professor aan de Columbia University en directeur van zijn Robotica Groep , en collega Matei Ciocarlie ontwikkelde een eenvoudigere manier om een behendige robothand te besturen door te putten uit onderzoek in de biologie. Ze realiseerden zich dat terwijl menselijke handen ongeveer 20 graden vrijheid hebben (20 gewrichten die elk kunnen buigen), elk gewricht niet volledig onafhankelijk kan bewegen; in plaats daarvan zijn de bewegingen ervan verbonden met die van andere gewrichten door spieren of zenuwen.
Traditioneel heeft de software die wordt gebruikt om een complexe robothand te besturen geprobeerd rekening te houden met alle vrijheidsgraden in de gewrichten van de robothand, maar dit is rekenkundig omslachtig en vertraagt de robot. In plaats daarvan besloten Allen en Ciocarlie om de beweging van een robothand te beperken op dezelfde manier als een menselijke hand. Door de gewrichten op deze manier met elkaar te verbinden, toonden ze aan dat het mogelijk is om een gecompliceerde robothand te besturen met snellere, efficiëntere algoritmen en zonder aan functionaliteit in te boeten. Je kunt van biologie leren om de vrijheidsgraden te verminderen, zegt Allen. Ook al heb je misschien 20 graden van vrijheid, je hoeft ze niet te gebruiken.
De onderzoekers experimenteerden met vier verschillende soorten complexe robothanden, die elk meerdere gewrichten hadden. Ze ontwikkelden software om elke grijper te besturen door zijn gewrichten te koppelen. In simulaties en real-life tests was de software in staat om snel grijpposities te berekenen om verschillende objecten te grijpen, waaronder een wijnglas, een fles, een telefoon, een modelvliegtuig en een asbak.
Het systeem werkt in twee fasen. Eerst kiest het een reeks mogelijke grijpbewegingen, afhankelijk van de hoek waaronder de hand het object nadert. Ten tweede selecteert het uit deze posities degene die de meest stabiele greep zal bieden. Dan, als de controller denkt dat de grijppositie er goed uitziet, kan ze het commando geven en zal de hand het object vasthouden.
Objecten vastpakken met een mensachtige hand is een schijnbaar complex rekenprobleem, zegt Charlie Kemp , een professor aan het Georgia Institute of Technology, die robots heeft ontwikkeld die in staat zijn om onbekende objecten vast te pakken. Dit werk suggereert dat er een onderliggende eenvoud is. Het laat zien dat een complexe hand misschien geen complexe hersenen vereist.
Berekende grijpers: Een sensor laat het systeem de naderingsrichting detecteren; de software berekent vervolgens de meest effectieve grijpposities.
Ik geloof dat dit de weg vooruit is voor geautomatiseerd grijpen, voegt eraan toe: Eric Berger , de mededirecteur van het persoonlijke roboticaprogramma bij Willow Garage, een onderzoekscentrum voor robotica in Californië. Vanuit mijn perspectief is het algoritmische werk ... nieuw en nuttig, maar het meest opwindende aan wat ze doen, zijn de verschillende benaderingen die ze gebruiken om deze nieuwe algoritmen op de echte wereld toe te passen.
In hun experimenten heeft het Columbia-team het systeem voorgeprogrammeerd met een ruw idee van de vorm van het object dat het zou grijpen. De volgende stap is om de robotgrijper te koppelen aan een systeem dat volledig onbekende objecten in de echte wereld kan evalueren.
Andere onderzoeksgroepen boeken vooruitgang op dit gebied. Intel heeft bijvoorbeeld technologie ontwikkeld die elektrische velden gebruikt om delicate objecten binnen handbereik nauwkeurig te detecteren, terwijl Andrew Ng en collega's van Stanford University een robot hebben ontwikkeld die de beste plaats kan berekenen om een object vast te pakken dat het nog niet eerder heeft gezien.