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Un robot che impara a usare gli strumenti
Per aiutare gli umani in casa, i robot dovranno essere in grado di affrontare ciò che non è familiare. Ma mentre i ricercatori possono preprogrammare i robot per svolgere compiti sempre più sofisticati, devono affrontare una sfida molto più grande nell'insegnare loro ad adattarsi ad ambienti non strutturati. Un robot sviluppato all'Università del Massachusetts Amherst, invece, è in grado di imparare a usare oggetti che non ha mai incontrato prima.
Allievo tattile: Il robot UMan ha ruote, un pacco batteria, un braccio di un metro e una mano con tre dita, che usa per pungolare gli oggetti su un tavolo per determinare come si muovono.
Il robot, chiamato UMass Mobile Manipulator, o UMan, spinge gli oggetti su un tavolo per vedere come si muovono. Una volta identificate le parti mobili di un oggetto, inizia a sperimentarlo, manipolandolo per eseguire compiti. Puoi immaginare un bambino che gioca con un giocattolo e tira le diverse parti e vede cosa si muove come, dice l'autore principale e studente laureato Dov Katz, che ha svolto il lavoro con Oliver Brock, un professore di informatica.
Una delle sfide della robotica è che [un robot] agisca in modo intelligente, anche quando non conosce la forma dell'oggetto, afferma Andrea Nga , un informatico della Stanford University che lavora sulla presa robotica.
Penso che il loro lavoro sia un passo importante in questa direzione, afferma Ng. In precedenza, se qualcuno vuole che un robot utilizzi un paio di forbici, scriverà molto software [definendo] cosa sono le forbici e come si muovono le due lame l'una rispetto all'altra. Al contrario, Katz e Brock propongono un approccio completamente nuovo, in cui il robot gioca da solo con un paio di forbici e capisce come le due lame sono collegate tra loro.
UMan utilizza una normale webcam per guardare un tavolo dall'alto. Analizzando le differenze tra pixel adiacenti, indovina dove potrebbero essere trovati i bordi di un oggetto. Quindi pungola l'oggetto e, in base a come si muove, rivede la sua stima della forma dell'oggetto ( guarda il video qui sotto ). Continua a spingere l'oggetto in giro, osservando come le sue parti si muovono in relazione l'una con l'altra. UMan spingerà l'oggetto avanti e indietro lungo la sua larghezza e lunghezza e con un angolo di 45 gradi su entrambi, se necessario, finché non sarà soddisfatto di aver capito come si muove l'oggetto. Ovunque il movimento è limitato, il robot conclude che c'è un giunto. UMan utilizza quindi tali informazioni per capire il modo migliore per manipolare l'oggetto. Può anche dire se ci sono più articolazioni e come si relazionano tra loro.
Attestazione: Dov Katz
Katz afferma che la sua squadra è stata ispirata dal lavoro di Paul Fitzpatrick , ricercatore presso il LIRA-Lab dell'Università di Genova, in Italia. Nella ricerca di Fitzpatrick, un robot ha toccato un oggetto per distinguerlo dal suo sfondo visivo. Quello che mi piace del lavoro di Amherst, rispetto al mio, è che stanno estraendo molte più informazioni essenzialmente dalla stessa azione, dice Fitzpatrick. Questo è l'equivalente robot di 'frugare' con un oggetto, in cui non ne sai abbastanza per manipolarlo abilmente.
Al momento, UMan non è attrezzato per raccogliere oggetti; invece, li manipola sulla superficie del tavolo. Ha imparato con successo a manipolare forbici, cesoie e diversi tipi di giocattoli di legno. Un po' più corto dell'essere umano medio, ha un solo braccio lungo circa un metro. I sette gradi di libertà del braccio lo rendono molto simile a un braccio umano nella sua flessibilità, secondo Katz. Il braccio ha una mano a tre dita ed è montato su una base rotante.
I ricercatori si aspettano che UMan sarà presto in grado di utilizzare l'esperienza passata come guida per maneggiare nuovi oggetti. Nelle simulazioni al computer, hanno testato un algoritmo di apprendimento per UMan, in modo che la prossima volta che [it] vede un oggetto simile, [it] possa generalizzare e utilizzare la stessa azione, afferma Katz. Ad esempio, impari qualcosa su un paio di forbici e la prossima volta che vedi una cucitrice capisci che ha una struttura simile. Nelle simulazioni, l'algoritmo è stato in grado di identificare i giunti spingendo gli oggetti in una sola direzione, rispetto alle sei che UMan attualmente utilizza. Ma Katz spera che alla fine il robot non avrà nemmeno bisogno di toccare un nuovo oggetto: generalizzerà su di esso sulla base della sola osservazione visiva. Katz prevede di testare l'algoritmo di apprendimento nel mondo reale nel prossimo anno.
Questo lavoro sembra un passo verso un processo di percezione-manipolazione-percezione più simile all'uomo, dice Josh Smith , che si occupa di rilevamento per la presa robotica presso Intel. L'approccio UMass, dice Smith, è filosoficamente interessante nel modo in cui combina la manipolazione con il rilevamento e la percezione.