麻省理工学院研究人员打造可探测隐藏物体的机器人

麻省理工学院的研究人员开发出一款抓取机器人，它结合视觉与射频（RF）传感，能够找到并抓取即使隐藏在视线之外的物体。该技术有望应用于电子商务仓库。 

近年来，机器人获得了人工视觉、触觉，甚至嗅觉。麻省理工学院教授法德尔·阿迪布表示：“研究人员正在赋予机器人人类的感知能力，而我们试图赋予机器人超人的感知能力。” 

科学家开发出一种利用可穿透墙壁的无线电波来探测隐藏物体的机器人。RF-Grasp机器人将这种强大的传感能力与更传统的计算机视觉相结合，以探测和抓取那些原本可能无法被观察到的物品。 

这一进展未来可能简化电子商务仓库的作业，或帮助机器人从杂乱的工具箱中取出螺丝刀。该研究已于2021年5月在IEEE国际机器人与自动化会议上发布。 

随着电子商务持续增长，尽管仓库工作条件危险，但仓库作业仍通常由人类而非机器人承担。部分原因是机器人很难在如此拥挤的环境中找到并抓取物体。目前，该领域的两大障碍是感知与选择。 

仅依靠光学视觉，机器人无法察觉装在盒子里或藏在货架另一件物品后面的物体——可见光波当然无法穿透墙壁。但无线电波可以。几十年来，射频识别技术已被用于追踪各种物品，从图书馆书籍到宠物。 

射频识别系统主要由两个部分组成：读取器和标签。标签是一个微型计算机芯片，附着在被追踪物体上，或者在宠物的情况下植入其体内。读取器随后发射射频信号，该信号被标签调制后反射回读取器。 

反射信号提供了被标记物体的位置和身份信息。该技术在零售供应链中已广受欢迎，日本多年来一直致力于将射频追踪应用于几乎所有零售购买。研究人员意识到，这种丰富的射频资源可能为机器人带来好处，为其提供另一种感知方式。 

科学家表示，射频是一种与视觉截然不同的感知方式，因此不去研究它的潜力将是一个错误。RF Grasp机器人使用摄像头和射频读取器来寻找并抓取带标签的物体，即使它们完全在摄像头视野之外。它由一只机械臂和一个抓取手组成。 

摄像头位于机器人的手腕上。射频读取器与设备无关，并将追踪信息传输至机器人控制算法。因此，机器人可以持续收集射频追踪数据和周围环境的视觉画面。将这两类数据流整合到机器人的决策过程中，是研究人员面临的最大挑战之一。 

机器人必须时刻决定更应关注这两类数据流中的哪一个。这不仅是眼手协调，而是射频、眼睛和手的协调。机器人通过向目标物体的射频标签发送回波请求来启动查找和取回过程，以确定其位置。这一过程类似于：你听到身后有警笛声，便转身去看，以便更清楚地了解声源。 

凭借两种互补的感官，RF Grasp将目标物体锁定。当它靠近并开始操控物体时，能提供比射频精细得多的细节的视觉，将主导机器人的决策。 

RF Grasp在一系列测试中证明了其有效性。与仅配备摄像头的同类机器人相比，它能够以大约一半的总移动量准确地识别并抓取目标物体。此外，该设备还展示了独特的“清理”环境能力，即清除包装材料和其他挡路的障碍物，以抵达目标。 

研究人员称，这表明RF Grasp相对于不具备穿透性射频传感的机器人具有“不公平的优势”。未来，这款机器人有望在电子商务包装仓库中持续工作。其射频传感甚至可以在无需操控物体的情况下即时确认物品的本质，并找到条形码进行扫描。 

研究团队还设想了该机器人在家庭环境中的潜在应用，例如找到组装宜家椅子所需的正确内六角扳手。或者，它也可以帮助找回丢失的物品。这款机器人或许会变成超级扫地机器人，无论你把钥匙放在哪里，它都能找到。