Robo-gripper rápido organiza reflexivamente espaços desordenados

Ao manipular uma garra de fliperama, o jogador pode planejar tudo o que quiser. Mas uma vez que ela pressiona o botão do joystick, é um jogo de esperar para ver. Se a garra errar o alvo, ela terá que começar do zero para ter outra chance de ganhar o prêmio.

A abordagem lenta e deliberada da garra de fliperama é semelhante aos robôs pick-and-place de última geração, que usam planejadores de alto nível para processar imagens visuais e planejar uma série de movimentos para agarrar um objeto. Se uma garra errar o alvo, ela volta ao ponto de partida, onde o controlador deve traçar um novo plano.

Procurando dar aos robôs um toque mais ágil e semelhante ao humano, os engenheiros do MIT desenvolveram uma pinça que agarra por reflexo. Em vez de começar do zero após uma tentativa fracassada, o robô da equipe se adapta no momento para rolar, palmar ou beliscar reflexivamente um objeto para obter um melhor controle. É capaz de realizar esses ajustes de “último centímetro” (um riff no problema de entrega da “última milha”) sem envolver um planejador de nível superior, da mesma forma que uma pessoa pode procurar no escuro por um copo de cabeceira sem muito pensamento consciente.

O novo design é o primeiro a incorporar reflexos em uma arquitetura de planejamento robótico. Por enquanto, o sistema é uma prova de conceito e fornece uma estrutura organizacional geral para incorporar reflexos em um sistema robótico. No futuro, os pesquisadores planejam programar reflexos mais complexos para permitir máquinas ágeis e adaptáveis ​​que possam trabalhar com e entre humanos em ambientes em constante mudança.

“Em ambientes onde as pessoas vivem e trabalham, sempre haverá incerteza”, diz Andrew SaLoutos, aluno de pós-graduação do Departamento de Engenharia Mecânica do MIT. “Alguém poderia colocar algo novo em uma mesa ou mover algo na sala de descanso ou adicionar um prato extra à pia. Esperamos que um robô com reflexos possa se adaptar e trabalhar com esse tipo de incerteza.”

SaLoutos e seus colegas apresentarão um artigo sobre seu design em maio na Conferência Internacional IEEE sobre Robótica e Automação (ICRA). Seus co-autores do MIT incluem o pós-doutorado Hongmin Kim, o estudante de pós-graduação Elijah Stanger-Jones, Menglong Guo SM ’22 e o professor de engenharia mecânica Sangbae Kim, diretor do Biomimetic Robotics Laboratory no MIT. Uma versão pré-impressa está disponível no arXiv servidor.

Alto e baixo

Muitas garras robóticas modernas são projetadas para tarefas relativamente lentas e precisas, como encaixar repetidamente as mesmas peças em uma linha de montagem de fábrica. Esses sistemas dependem de dados visuais de câmeras a bordo; o processamento desses dados limita o tempo de reação de um robô, principalmente se ele precisar se recuperar de uma falha de agarre.

“Não há como entrar em curto-circuito e dizer, oh droga, eu tenho que fazer algo agora e reagir rapidamente”, diz SaLoutos. “O único recurso deles é apenas começar de novo. E isso leva muito tempo computacionalmente.”

Em seu novo trabalho, a equipe de Kim construiu uma plataforma mais reflexiva e reativa, usando atuadores rápidos e responsivos que eles desenvolveram originalmente para o mini guepardo do grupo – um robô ágil de quatro patas projetado para correr, pular e adaptar rapidamente sua marcha a vários tipos de terreno.

O design da equipe inclui um braço de alta velocidade e dois dedos leves e multiarticulados. Além de uma câmera montada na base do braço, a equipe incorporou sensores personalizados de alta largura de banda nas pontas dos dedos que registram instantaneamente a força e a localização de qualquer contato, bem como a proximidade do dedo aos objetos ao redor mais de 200 vezes por segundo.

Os pesquisadores projetaram o sistema robótico de forma que um planejador de alto nível processasse inicialmente os dados visuais de uma cena, marcando a localização atual de um objeto onde a pinça deveria pegá-lo e o local onde o robô deveria colocá-lo. Em seguida, o planejador define um caminho para o braço estender a mão e agarrar o objeto. Neste ponto, o controlador reflexivo assume.

Se a garra falhar em segurar o objeto, em vez de recuar e começar de novo como a maioria das garras faz, a equipe escreveu um algoritmo que instrui o robô a executar rapidamente qualquer uma das três manobras de preensão, que eles chamam de “reflexos”, em resposta a medições em tempo real na ponta dos dedos. Os três reflexos entram em ação no último centímetro do robô se aproximando de um objeto e permitem que os dedos agarrem, belisquem ou arrastem um objeto até que ele segure melhor.

Eles programaram os reflexos para serem executados sem a necessidade de envolver o planejador de alto nível. Em vez disso, os reflexos são organizados em um nível inferior de tomada de decisão, para que possam responder como se por instinto, em vez de avaliar cuidadosamente a situação para planejar uma solução ideal.

“É como se, em vez de o CEO microgerenciar e planejar tudo em sua empresa, você construísse um sistema de confiança e delegasse algumas tarefas a divisões de nível inferior”, diz Kim. “Pode não ser o ideal, mas ajuda a empresa a reagir muito mais rapidamente. Em muitos casos, esperar pela solução ideal torna a situação muito pior ou irrecuperável.”

Limpeza por reflexo

A equipe demonstrou os reflexos da garra limpando uma prateleira desordenada. Eles colocam uma variedade de objetos domésticos em uma prateleira, incluindo uma tigela, uma xícara, uma lata, uma maçã e um saco de borra de café. Eles mostraram que o robô foi capaz de adaptar rapidamente sua pegada à forma particular de cada objeto e, no caso da borra de café, à maciez. Em 117 tentativas, a garra pegou e colocou objetos com rapidez e sucesso em mais de 90% das vezes, sem ter que recuar e recomeçar após uma falha na pegada.

Um segundo experimento mostrou como o robô também poderia reagir no momento. Quando os pesquisadores mudaram a posição de um copo, a garra, apesar de não ter nenhuma atualização visual do novo local, foi capaz de reajustar e essencialmente sentir ao redor até sentir o copo em seu alcance. Em comparação com um controlador de preensão de linha de base, os reflexos da pinça aumentaram a área de preensão bem-sucedida em mais de 55%.

Agora, os engenheiros trabalham para incluir reflexos e manobras de preensão mais complexos no sistema, com vistas a construir um robô pick-and-place geral capaz de se adaptar a espaços desordenados e em constante mudança.

“Pegar um copo de uma mesa limpa – esse problema específico da robótica foi resolvido há 30 anos”, observa Kim. “Mas uma abordagem mais geral, como pegar brinquedos em uma caixa de brinquedos, ou mesmo um livro de uma estante de biblioteca, não foi resolvida. Agora, com reflexos, pensamos que um dia podemos escolher e colocar de todas as maneiras possíveis, para que um robô poderia potencialmente limpar a casa.”

Esta história foi republicada por cortesia do MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), um site popular que cobre notícias sobre pesquisa, inovação e ensino do MIT.