借助电子标签,这款机器人能帮你找到藏在脏衣服下的钥匙,MIT研发,成功率96%

大数据文摘·2021-10-08
为了帮助你找东西,科学家可没少花心思。

七天小长假结束,又要从悠哉悠哉的旅游生活转换到千篇一律的“搬砖”节奏了。

时隔七天再次回到家,你还记得公司门卡放在哪里了吗?

这样的情况是不是已经发生太多次了,不知道有多少人和文摘菌一样,这时候只想给那些找不到的东西打通电话,最好它们能发个定位,或者乖乖回到我手里。

别急,文摘菌今天就来给大家介绍能够解决这个生活难题的技术。

最近MIT的研究人员就开发出了这么一种机器人,搭载了摄像头和射频天线的机械手臂能够识别带有特定标签的物体,比如每天都要丢一次的钥匙,而且系统的成功率高达96%,这还考虑到了要在一堆脏衣服中找到一把钥匙的情况。

MIT副教授Fadel Adib表示:“能够在杂物中找到特定的物品,是我们多年来一直在研究的悬而未决的问题。”

“当然这也逐渐成为了一项日益增长的需求。”

研究人员表示,未来该系统还可以帮助整理成堆的物品,完成仓库中的订单、识别和安装汽车制造厂的组件,或者帮助老人在家中执行日常任务。

论文链接如下,感兴趣的同学可别错过了:

论文链接: https://www.mit.edu/~fadel/papers/RFusion-paper.pdf

使用RFID标签,系统能逐步锁定目标物体 

其实,如果用大白话来讲,这项技术的工作原理就是使用天线搜索物体。 

不过这个天线会从一个微小的射频识别 (RFID) 标签反射信号,该标签可以附着在物品上,以防丢失。 

先给大家插播一下RFID标签。 

可以看到,这种标签与条形码非常相似,都可用于快速识别物体,但RFID标签可以存储的数据比条形码更多。比如,通过条形码,你可以识别商品,但RFID标签还可以告诉你商品的制作日期和地点。 

RFID标签现在已经被广泛用于 护照、图书馆书籍和非接触式卡上,同时在伦敦,超过1000万人支付公共交通费用的 Oyster系统中也能找到RFID标签 。 除此之外, 航空 公司也会利用该系统 来跟踪行李 以防止盗窃。 

之所以选择RFID标签,是因为天线和标签之间的射频信号可以穿过大多数表面,包括一堆可能盖住的脏衣服。 

一旦天线与RFID标签成功通信,它就会识别出标签所在的球形区域。 机器人随后就可以将这个区域与其相机的输入相结合,缩小物体的位置,然后将手臂对准物体,最终抓住物品,并验证该物体是否是目标物体。

识别成功率达96%,未来或能纳入智能家居 

除此之外,研究人员还使用强化学习训练了一个神经网络,用于优化机器人到物体的轨迹

在强化学习中,算法通过反复试验和奖励系统进行训练。

“这也是我们大脑的学习方式。我们从老师、父母、电脑游戏那里得到奖励,从而激励大脑的学习过程,这也发生在强化学习当中。”Tara Boroushaki说。

“我们经常故意让系统犯错或做正确的事情,然后施以相应的惩罚或奖励。通过这种方式,系统就能学会一些很难建模的东西。”

研究人员在多种不同的环境中测试了RFusion,包括将钥匙链藏在一个杂乱无章的盒子里,将遥控器藏在沙发上的一堆物品下面。

他们发现,即使是检索完全隐藏在一堆物体下的某个特定物体时,系统的成功率为96%

“如果只依赖射频测量,就会有一个异常值,如果只依赖视觉,有时会出现来自相机的错误。”“但如果你把二者结合起来,它们就会互相纠正。这就是系统如此强大的原因。”Boroushaki总结到。

未来,研究人员希望提高系统的速度,使其能够平稳移动,而不是定期停下来进行测量。这将使RFusion能够部署在快节奏的制造或仓库环境中。

除了其潜在的工业用途外,该系统甚至可以被纳入未来的智能家居,以帮助人们完成任何数量的家务。

为了帮助你找东西,科学家可没少花心思 

这类技术也早已有先例。

去年,CMU和FAIR合作开发了一款语义导航系统SemExp,可以利用常识来进行导航和执行寻物任务。

如果SemExp事先知道一些物体的位置,比如沙发在客厅,冰箱在厨房,系统会在寻找沙发或冰箱时会更有效率,即使系统对整个环境是完全陌生的。也就是说,SemExp使用的是类似于人类常识的知识在寻找东西。

CMU机器学习系博士生Devendra S. Chaplot表示,该系统利用语义洞察力来确定寻找特定物体的最佳位置。一旦决定要去哪里,就可以使用经典规划方法来达到目标。

事实证明,这种模块化方法在很多方面卓有成效。SemExp的学习过程专注于目标与房间布局之间的关系,随后系统能应用语义推理确定最有效的搜索策略,再应用导航规划到达目的地。

在日本,东京大学信息与机器人技术研究中心研发的一款机器人,外形像极了一位老奶奶。 

机器人搭载了广角镜头和图像识别软件,可以监测固定地点并记录物品的位置。 比如,你要吃药的时候,系统不仅可以告诉你药的位置,还能检测吃药的次数, 如果你尝试吃第二次,它就会发出提醒。 

哪里有需求,哪里就有创新。 

希望这样的能帮助我们找东西的机器人能够尽快商业化呀! 

本文来自微信公众号 “大数据文摘”(ID:BigDataDigest),作者:Caleb,36氪经授权发布。

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