Toyota F&E-Ingenieure haben weiche Pads entwickelt, die mit herkömmlichen parallelen Robotergreifern verwendet werden können. Sie bestehen aus aufblasbaren Kammern mit Punkten auf der Innenfläche. Beim Kontakt mit Objekten verbiegt sich die Oberfläche, und der Roboter bestimmt mit hoher Genauigkeit die Bewegungsrichtung und erkennt auch Objekte bekannter Art. Entwicklungsartikel auf arXiv.org veröffentlicht.
Das klassische Gerät zur Interaktion von Robotern mit Objekten ist der Parallelgriff. Es besteht aus zwei parallelen Platten, die der Roboter zum interessierenden Objekt bringt und bewegt. Normalerweise sind die Platten aus Stahl und die Druckkraft wird direkt durch Drucksensoren oder durch die Stromstärke an den Motoren überwacht. Für die Arbeit mit zerbrechlichen Gegenständen oder mit Menschen sind solche Roboter jedoch ungeeignet, da sie diese beschädigen können.
Ingenieure des Toyota Research Institute unter der Leitung von Russ Tedrake haben einen neuen Parallelgriff entwickelt, der zerbrechliche Gegenstände handhaben und durch Berührung erkennen kann. Der Griff besteht aus zwei identischen Fingern, die sich gegenüberliegen. Der Hauptteil der Finger ist eine elastische Latexmembran. Er ist an einem Hohlkörper befestigt, der mit dem Druckaufnehmer schlauchförmig verbunden ist.
Während der Griff die Druckänderung beim Berühren von Gegenständen messen kann, werden diese Daten nur verwendet, um aus der Druckdifferenz sowie der Geschwindigkeit der Finger zu bestimmen, dass ein stabiler Zwei-Finger-Griff vorliegt. Die Kamera ist dafür verantwortlich, die Bewegungsrichtung des Objekts entlang der Membran zu berechnen und die Art des Objekts zu erkennen. Es befindet sich im Inneren des Fingers, an der Unterseite. Die Ingenieure verwendeten eine Tiefenkamera, die zwei Streams mit derselben Auflösung erzeugt: eine Tiefenkarte und einen Infrarotrahmen.
Finger-Design. Die Kamera ist blau markiert
Während des Kontakts hilft die Kammer, ihre Eigenschaften aus der Verformung der Membran zu berechnen. Die Membran selbst ist jedoch homogen und monochromatisch und daher in ihrer ursprünglichen Form für diese Aufgabe nicht geeignet. Die Entwickler haben dieses Problem gelöst, indem sie auf der Innenfläche der Membran schwarze Punkte verwendet haben, die sich nicht in Form eines klaren Rasters befinden, sondern in pseudozufälligen Positionen, wodurch die Verschiebungen der Punkte mehr verfolgt werden können stabil.
Wenn das Objekt relativ zur Membran verschoben wird, verschieben sich auch die Positionen der Punkte auf dem Rahmen, daher können Sie anhand der Daten der Kamera die Verschiebungsrichtung mit Standardmethoden zur Berechnung des optischen Flusses einfach und genau bestimmen. Durch die Verschiebungserkennung kann der Greifer erkennen, dass das bewegte Objekt mit etwas kollidiert ist. Die Autoren demonstrierten dies, indem sie zeigten, wie ein Roboter einen Turm aus vier übereinander gestapelten Gläsern baute.
Ingenieure verwendeten auch ein visuelles System in ihren Fingern, um Objekte zu erkennen. Sie verwendeten eine automatische Lernmethode, bei der der Roboter nacheinander ein Objekt aufnimmt und fallen lässt, wonach es zufällig fällt. Dadurch erhielt der Roboter für mehrere hundert Greifvorgänge Daten, wie das Objekt aus verschiedenen Blickwinkeln aussieht.
Bei der Kontaktierung wird das neuronale Netz ResNet-18 verwendet, das am Eingang Infrarot-Frames und Tiefenkarten von beiden Fingern empfängt und als Antwort die Objektklasse angibt. Darüber hinaus ermöglicht Ihnen der Algorithmus, die Position des Objekts in der Hand zu erkennen. Die Autoren zeigten die Einsatzmöglichkeiten des Roboters im Alltag, indem sie ihm beibrachten, Gegenstände in der Spüle zu sortieren: Der Roboter stellte die Becher auf den Tisch und faltete die Flaschen zum Recycling.
Letztes Jahr haben Ingenieure am MIT einen Roboter entwickelt, der Müll sortiert, indem er die Art von Objekt mit Fingern mit Zug- und Drucksensoren berührt.
