Исследователи Массачусетского технологического института (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) и Йельского университета (School of Engineering and Applied Science) разработали способ роботизированной сортировки перерабатываемого мусора с использованием классификации отходов при помощи тактильной обратной связи.
Робот-манипулятор оснащается специальным захватом, который «на ощупь» определяет тип мусора (бумага/пластик/металл).
Исследователи выбрали подобный подход к определению типа мусора, так как использование только компьютерного зрения не позволяет визуально решить задачу определения типа материала с достаточной точностью.
Сам захват представляе собой полимерные цилиндры (на каждый «палец» — по две штуки с противоположным закручиванием), прикрепленные к моторам, которые при раскручивании расширяются и изгибаются. Такая конструкция позволяет изгибать внутрь весь «палец», что позволяет сжать объект внутри захвата.
Тактильое «ощущение» дают по паре ёмкостных датчиков на каждом из «пальцев» захвата: растяжения и давления.
Датчик растяжения установливается на внешную сторону «пальца», а датчик давления на внутреннюю.
Измеряя, как электрическая ёмкость датчиков меняется при деформации «пальца» относительно калибровочных данных — по датчику давления можно определить жесткость предмета, а по датчику растяжения узнать, как сильно изогнуты «пальцы» захвата, чтобы определить размер предмета между ними.
Знание размера объекта позволяет внести поправку на размер и площадь контакта, что требуется для корректировки данных с датчика давления.
Проведённые эксперименты показали, что материал объекта удаётся правильно распознать в 85% случаев (в стационарном состоянии), а при имитации линии сортировки, когда робот брал объекты с конвейерной ленты и перекладывал их в соответствующие корзины, точность сортировки составила 63%.
Статьи
A Simple Electric Soft Robotic Gripper with High-Deformation Haptic Feedback
Automated Recycling Separation Enabled by Soft Robotic Material Classification
По теме
Сортировка мусора при помощи игры
Робот-мусорщик из Raspberry Pi и детского электромобиля
Сортировщик огурцов на Arduino, Raspberry Pi 3 и TensorFlow