Los científicos informáticos de Rutgers utilizaron la inteligencia artificial para controlar un brazo robótico que proporciona una forma más eficiente de empacar cajas, ahorrando a las empresas tiempo y dinero.
"Podemos lograr soluciones automatizadas y de bajo costo que se puedan implementar fácilmente. La clave es tomar decisiones de hardware mínimas pero efectivas y centrarse en algoritmos y software robustos", dijo el autor principal del estudio, Kostas Bekris, profesor asociado en el Departamentode Informática en la Escuela de Artes y Ciencias de la Universidad de Rutgers-New Brunswick.
Bekris, Abdeslam Boularias y Jingjin Yu, ambos profesores asistentes de ciencias de la computación, formaron un equipo para tratar múltiples aspectos del problema del embalaje del robot de manera integrada a través del hardware, la percepción 3D y el movimiento robusto.
El estudio revisado por los científicos fue publicado recientemente en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización IEEE, donde fue finalista del Premio al Mejor Papel en Automatización. El estudio coincide con la tendencia creciente de implementar robots para realizar logística, venta minoristay tareas de almacén. Los avances en robótica se están acelerando a un ritmo sin precedentes debido a los algoritmos de aprendizaje automático que permiten experimentos continuos.
Este video de YouTube muestra un brazo robótico Kuka empacando objetos de un contenedor en una caja de envío cinco veces la velocidad real.
El empaquetado apretado de productos recogidos de una pila no organizada sigue siendo en gran medida una tarea manual, a pesar de que es fundamental para la eficiencia del almacén. La automatización de tales tareas es importante para la competitividad de las empresas y permite a las personas centrarse en un trabajo menos servil y físicamente exigente, segúnEquipo científico de Rutgers.
El estudio de Rutgers se centró en colocar objetos de una papelera en una pequeña caja de envío y organizarlos bien. Esta es una tarea más difícil para un robot en comparación con solo levantar un objeto y dejarlo caer en una caja.
Los investigadores desarrollaron software y algoritmos para su brazo robótico. Usaron datos visuales y una simple ventosa, que también funciona como un dedo para empujar objetos. El sistema resultante puede derribar objetos para obtener una superficie deseable para agarrarlos. Además,usa datos de sensores para atraer objetos hacia un área objetivo y juntar objetos. Durante estas operaciones, usa monitoreo en tiempo real para detectar y evitar posibles fallas.
Dado que el estudio se centró en el embalaje de objetos en forma de cubo, el siguiente paso sería explorar el embalaje de objetos de diferentes formas y tamaños. Otro paso sería explorar el aprendizaje automático mediante el sistema robótico después de que se le haya asignado una tarea específica.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Rutgers . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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