Un novedoso sistema desarrollado en el MIT utiliza etiquetas RFID para ayudar a los robots a centrarse en los objetos en movimiento con una velocidad y precisión sin precedentes. El sistema podría permitir una mayor colaboración y precisión al trabajar con robots en el empaquetado y ensamblaje, y enjambres de drones que realizan búsquedas-y misiones de rescate.
En un documento que se presentará la próxima semana en el Simposio USENIX sobre Diseño e Implementación de Sistemas en Red, los investigadores muestran que los robots que usan el sistema pueden ubicar objetos etiquetados dentro de 7.5 milisegundos, en promedio, y con un error de menos de un centímetro.
En el sistema, llamado TurboTrack, se puede aplicar una etiqueta RFID identificación por radiofrecuencia a cualquier objeto. Un lector envía una señal inalámbrica que se refleja en la etiqueta RFID y otros objetos cercanos, y rebota al lector. Un algoritmoexamina todas las señales reflejadas para encontrar la respuesta de la etiqueta RFID. Los cálculos finales luego aprovechan el movimiento de la etiqueta RFID, aunque esto generalmente disminuye la precisión, para mejorar su precisión de localización.
Los investigadores dicen que el sistema podría reemplazar la visión por computadora para algunas tareas robóticas. Al igual que con su contraparte humana, la visión por computadora está limitada por lo que puede ver y puede fallar al notar objetos en entornos desordenados. Las señales de radiofrecuencia no tienen tales restricciones: Pueden identificar objetivos sin visualización, dentro del desorden y a través de las paredes.
Para validar el sistema, los investigadores colocaron una etiqueta RFID en una tapa y otra en una botella. Un brazo robótico localizó la tapa y la colocó en la botella, sostenida por otro brazo robótico. En otra demostración, los investigadores rastrearon RFID-equiparon nanodrones durante el atraque, las maniobras y el vuelo. En ambas tareas, el sistema era tan preciso y rápido como los sistemas tradicionales de visión por computadora, mientras trabajaba en escenarios donde la visión por computadora falla, informan los investigadores.
"Si usa señales de RF para tareas que generalmente se realizan con visión por computadora, no solo permite que los robots hagan cosas humanas, sino que también puede hacer que hagan cosas sobrehumanas", dice Fadel Adib, profesor asistente e investigador principal enMIT Media Lab, y director fundador del Signal Kinetics Research Group. "Y puede hacerlo de forma escalable, porque estas etiquetas RFID son solo 3 centavos cada una".
En la fabricación, el sistema podría permitir que los brazos robóticos sean más precisos y versátiles para, por ejemplo, recoger, ensamblar y empaquetar artículos a lo largo de una línea de ensamblaje. Otra aplicación prometedora es usar "nanodrones" portátiles para misiones de búsqueda y rescate.Actualmente utilizo métodos y visión por computadora para unir imágenes capturadas con fines de localización. Estos drones a menudo se confunden en áreas caóticas, se pierden mutuamente detrás de las paredes y no pueden identificarse de manera única. Todo esto limita su capacidad para, por ejemplo, extendersesobre un área y colaborar para buscar a una persona desaparecida. Utilizando el sistema de los investigadores, los nanodrones en enjambres podrían ubicarse mejor entre sí, para un mayor control y colaboración.
"Podría permitir que se forme un enjambre de nanodrones de ciertas maneras, volar a entornos desordenados e incluso a entornos ocultos a la vista, con gran precisión", dice el primer autor Zhihong Luo, un estudiante graduado en el Grupo de Investigación de Cinética de Señales.
Los otros coautores de Media Lab en el documento están visitando al estudiante Qiping Zhang, al postdoctorado Yunfei Ma y al Asistente de Investigación Manish Singh.
Super resolución
El grupo de Adib ha estado trabajando durante años en el uso de señales de radio para fines de seguimiento e identificación, como detectar contaminación en alimentos embotellados, comunicarse con dispositivos dentro del cuerpo y administrar el inventario del almacén.
Sistemas similares han intentado usar etiquetas RFID para tareas de localización. Pero estos vienen con compensaciones en precisión o velocidad. Para ser exactos, puede tomar varios segundos encontrar un objeto en movimiento; para aumentar la velocidad, pierden precisión.
El desafío era lograr la velocidad y la precisión simultáneamente. Para hacerlo, los investigadores se inspiraron en una técnica de imagen llamada "imagen de súper resolución". Estos sistemas unen imágenes desde múltiples ángulos para lograr una imagen de resolución más fina.
"La idea era aplicar estos sistemas de súper resolución a las señales de radio", dice Adib. "A medida que algo se mueve, obtienes más perspectivas al rastrearlo, para que puedas explotar el movimiento con precisión".
El sistema combina un lector RFID estándar con un componente "auxiliar" que se utiliza para localizar señales de radiofrecuencia. El auxiliar dispara una señal de banda ancha que comprende múltiples frecuencias, basándose en un esquema de modulación utilizado en la comunicación inalámbrica, llamado multiplexación por división de frecuencia ortogonal.
El sistema captura todas las señales que rebotan de los objetos en el entorno, incluida la etiqueta RFID. Una de esas señales lleva una señal que es específica de la etiqueta RFID específica, porque las señales RFID reflejan y absorben una señal entrante en un patrón determinado, correspondientea bits de 0s y 1s, que el sistema puede reconocer.
Debido a que estas señales viajan a la velocidad de la luz, el sistema puede calcular un "tiempo de vuelo", midiendo la distancia calculando el tiempo que tarda una señal en viajar entre un transmisor y un receptor, para medir la ubicación de la etiqueta, así como los otros objetos en el entorno. Pero esto solo proporciona una cifra de localización aproximada, no precisión de subcentimador.
movimiento de apalancamiento
Para ampliar la ubicación de la etiqueta, los investigadores desarrollaron lo que ellos llaman un algoritmo de "súper resolución en el espacio-tiempo".
El algoritmo combina las estimaciones de ubicación para todas las señales de rebote, incluida la señal RFID, que determinó utilizando el tiempo de vuelo. Usando algunos cálculos de probabilidad, reduce ese grupo a un puñado de ubicaciones potenciales para la etiqueta RFID.
A medida que la etiqueta se mueve, su ángulo de señal cambia ligeramente, un cambio que también corresponde a una determinada ubicación. El algoritmo puede usar ese cambio de ángulo para rastrear la distancia de la etiqueta a medida que se mueve. Al comparar constantemente esa medición de distancia cambiante con todosotras medidas de distancia de otras señales, puede encontrar la etiqueta en un espacio tridimensional. Todo esto sucede en una fracción de segundo.
"La idea de alto nivel es que, al combinar estas mediciones a lo largo del tiempo y en el espacio, se obtiene una mejor reconstrucción de la posición de la etiqueta", dice Adib.
El trabajo fue patrocinado, en parte, por la National Science Foundation.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Rob Matheson. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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