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麻省理工學(xué)院研究人員結(jié)合RFID和計算機視覺技術(shù),探討商業(yè)化之道

2021-05-18 11:00 RFID世界網(wǎng)
關(guān)鍵詞:RFID

導(dǎo)讀:麻省理工學(xué)院媒體實驗室的系統(tǒng)利用計算機視覺及RFID技術(shù),使機器人能夠在復(fù)雜的環(huán)境中找到指定的物品,然后根據(jù)裝運、分揀或制造的指令將其抓取并放置。

麻省理工學(xué)院媒體實驗室(MIT Media Lab)的研究人員重點利用RFID技術(shù)和計算機視覺技術(shù),使機器人能夠探索身處的環(huán)境,以便定位和移動可能看不見的目標(biāo)物品。該機器人系統(tǒng)已經(jīng)進(jìn)行了多年的開發(fā)、模擬和測試,并利用機器學(xué)習(xí)更好地完成各類復(fù)雜的任務(wù)。

目前,該團(tuán)隊正計劃將這項研究商業(yè)化。

在尋求商業(yè)化過程中,研究人員一直在采訪潛在的客戶,并計劃一個可能的企業(yè)分拆。今年,該團(tuán)隊參與了由美國國家科學(xué)基金會牽頭的I-Corps項目,以確定潛在的贊助商并規(guī)劃出第一個產(chǎn)品。

麻省理工學(xué)院副教授、媒體實驗室首席研究員法德爾·阿迪布(Fadel Adib)說:“這項技術(shù)已經(jīng)足夠成熟,可以將其從實驗室?guī)氍F(xiàn)實世界。”

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該機器人系統(tǒng)的RFID部分采用了研究人員稱之為RF感知的技術(shù),包括現(xiàn)成的無源UHF RFID標(biāo)簽,以及安裝在機器人環(huán)境中的RFID閱讀器和專用天線。當(dāng)物品不可見時,機器人利用RFID識別物品及其具體位置。數(shù)據(jù)分析軟件可以通過計算機視覺引導(dǎo)機器人關(guān)注自己面前的物品,確定需要移動或?qū)Ш降奈锲?,并?jù)此采取相應(yīng)行動。

研究人員說,這項技術(shù)可以用于制造商、零售商或倉庫的物品分類、揀選或放置。

該機器人的設(shè)計主要有兩種應(yīng)用方案。一是監(jiān)控貨物在倉庫中的移動,這些貨物需要根據(jù)客戶的訂單進(jìn)行挑選和包裝。傳統(tǒng)上,這需要員工在過道里來回移動,打開箱子,找到指定的物品,然后裝進(jìn)集裝箱里。有了RFID技術(shù),機器人可以識別指定的箱子或特定貨架上的物品,然后抓取該物品并確認(rèn)其放置位置。該系統(tǒng)設(shè)計目的是為了防止出錯,這意味著公司可以最大限度地降低由于發(fā)貨錯誤而導(dǎo)致的退貨率。

二是用于固定區(qū)域內(nèi)復(fù)雜、擁擠的環(huán)境,例如對退回的貨物進(jìn)行分類處理的專用區(qū)域。這里的機器人可以設(shè)計用來對一堆產(chǎn)品進(jìn)行分類和識別,將不需要的或優(yōu)先級較低的物品移到一邊,然后取走它所尋找的標(biāo)記物品并放進(jìn)一個箱子里進(jìn)行裝運。

阿迪布說,盡管許多公司使用機器人來識別和移動貨物,但“我們關(guān)注的是最后一英里、最后一米,這是一個非常復(fù)雜的部分,需要識別并找到一個指定的物品”。

麻省理工學(xué)院媒體實驗室研究助理、RF-Grasp項目的學(xué)生導(dǎo)師塔拉·博魯夏基(Tara Boroushaki)說,傳統(tǒng)上,機器人在擁擠的環(huán)境中很難定位和抓取物品。雖然計算機視覺可以幫助機器人了解眼前的東西,但如果它要找的貨物放在箱子里或被貨架上的另一個物體擋住,機器人的可靠性就會降低。

麻省理工學(xué)院媒體實驗室四年來一直致力于RFID技術(shù),包括RFID和計算機視覺解決方案,例如創(chuàng)建用于機器人的高精度UHF RFID、用RFID創(chuàng)新檢測食品安全等。該實驗室的TurboTrack系統(tǒng)被設(shè)計成在不到一厘米的范圍內(nèi)精確定位UHF RFID標(biāo)簽。

為了實現(xiàn)高精度定位,該系統(tǒng)至少使用了三個RFID天線,這些天線以800~900 MHz的頻率向UHF閱讀器發(fā)送短脈沖,UHF閱讀器則發(fā)送標(biāo)準(zhǔn)的902~928 MHz傳輸來詢問標(biāo)簽。然后,麻省理工學(xué)院媒體實驗室的軟件利用人工智能,根據(jù)每個標(biāo)簽對詢問和天線脈沖的反應(yīng)來識別其具體位置。

團(tuán)隊在TurboTrack上的早期開發(fā)促成了這一個最新的項目,即將機器學(xué)習(xí)用于計算機視覺和RFID,以幫助機器人像人類一樣定位物體。實驗室測試的這套系統(tǒng)由一個機械臂和一只抓手組成,手腕上有一個攝像頭。博魯夏基說,在過去的一年中,實驗室一直在模擬機器學(xué)習(xí),以便更好地管理數(shù)據(jù),從而確保機器人能夠以融合的方式分析RFID和視覺技術(shù)。

在典型部署中,機器人使用RFID識別目標(biāo)物體的位置,然后捕捉RGB-D(顏色和深度)圖像,創(chuàng)建一個基于攝像頭的3D環(huán)境模型。軟件將RFID定位與該模型融合,機械臂在抓取范圍內(nèi)移動。它識別它所抓取的帶有RFID標(biāo)簽的物品,并將其移動到適當(dāng)?shù)奈恢萌缓蠓畔隆?/p>

有了RFID,機器人可以知道它是否抓取了一個沒有標(biāo)簽的物品(因為目標(biāo)標(biāo)簽不會被認(rèn)為移動了),也可以知道它是否抓錯了物品(因為錯誤的RFID標(biāo)簽會移動)。機器人可以將它確定沒有目標(biāo)標(biāo)簽ID的任何物品放在一邊。

目前,許多公司都在尋找機器人定位商品的解決方案,以取代人類挑選和移動商品的需要,且機器人將使操作更加高效和安全。博魯夏基說,問題是如何讓機器人找到它看不到的東西。她自2019年秋季以來一直主導(dǎo)這項工作,并于去年10月完成了該項目。

該實驗室在COVID-19疫情期間首次測試了模擬環(huán)境,整個疫情隔離期長達(dá)4個月。博魯夏基說:“我們開發(fā)了一個系統(tǒng),可以避開障礙物,并模擬向目標(biāo)物體移動?!彪S后研究人員在他們的機器人上測試了這個系統(tǒng),并發(fā)現(xiàn)機器學(xué)習(xí)工具能良好地運行。她補充說:“開發(fā)結(jié)合了運行在真實系統(tǒng)上的模擬模型?!?/p>

該項目采用了Universal Robots的UR5機械臂,并結(jié)合了Intel攝像機。實驗室使用了現(xiàn)成的RFID標(biāo)簽設(shè)計并構(gòu)建了其專用的RFID閱讀器系統(tǒng)。阿迪布報告稱,團(tuán)隊已開始與行業(yè)人士討論這項技術(shù),如Toppan Printing公司和一些服裝行業(yè)的主要用戶,這些用戶可能是主要受益者。下一步團(tuán)隊希望可以在真實世界進(jìn)行試點。

阿迪布說:“我們的商業(yè)化方案就像研究,它需要一種敏捷的方法來快速試驗、迭代和適應(yīng)?!痹搱F(tuán)隊預(yù)計,這項技術(shù)將應(yīng)用于制造、零售和物流行業(yè),并最終應(yīng)用于消費者家庭中。阿迪布補充說,疫情加速了機器人管理供應(yīng)鏈中貨物流動的需求,同時也加快了滿足這些需求的技術(shù)開發(fā)。