Un doigt robotique Digger détecte les objets enterrés

Vous avez perdu quelque chose sur la plage ? Un "Digger Finger" du MIT creuse dans le sable et le gravier pour détecter un objet enfoui.

Équipé d'une détection tactile, cet appareil mince en forme de chiffre pourrait un jour être monté sur un bras robotique et utilisé pour repérer des câbles souterrains ou même des explosifs.

Les recherches de l'équipe du MIT seront présentées au prochain Symposium international de robotique expérimentale .

Pour détecter divers objets imprimés en 3D dans le sable et le riz à gros grains, l'équipe du Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT a allégé son capteur tactile existant appelé GelSight , construit en 2017.

Le GelSight original (et plus volumineux) comprend un gel transparent recouvert d'une membrane réfléchissante qui se déforme lorsque des objets s'y appuient (voir un exemple de déformation dans la vidéo ci-dessus ). Trois couleurs de lumières LED et une caméra se trouvent derrière le capteur.

Les lumières brillent à travers le gel et sur la membrane, tandis que la caméra recueille le motif de réflexion de la membrane. Les algorithmes de vision par ordinateur extraient ensuite la forme 3D de la zone de contact où le doigt doux touche l'objet.

Pour réduire la taille du capteur GelSight pour l'adapter au robot Digger Finger, l'équipe du MIT a commencé par une nouvelle conception :les chercheurs ont rendu la structure plus cylindrique et avec une pointe biseautée.

Ensuite, les ingénieurs ont remplacé les deux tiers des lumières LED par une combinaison de LED bleues et de peinture fluorescente colorée. Le résultat final :un appareil de la taille d'un bout de doigt avec une membrane de détection tactile d'environ 2 centimètres carrés.

L'équipe a utilisé des vibrations mécaniques pour aider à « fluidifier » le riz et le sable afin que la pelleteuse puisse creuser sans qu'aucun matériau granuleux n'obstrue les machines.

"Nous voulions voir comment les vibrations mécaniques aident à creuser plus profondément et à traverser les embouteillages", a déclaré Radhen Patel, postdoctorant au Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT . "Nous avons fait fonctionner le moteur vibrant à différentes tensions de fonctionnement, ce qui modifie l'amplitude et la fréquence des vibrations."

Le sable piégé était plus difficile à nettoyer que le riz, selon les inventeurs, bien que la petite taille des grains signifiait que le Digger Finger pouvait toujours détecter les contours généraux de l'objet cible.

Patel indique que les opérateurs devront ajuster le modèle de mouvement du Digger Finger pour différents paramètres "en fonction du type de support et de la taille et de la forme des grains".

Dans un court Q&A ci-dessous, Patel raconte Tech Briefs comment son équipe prévoit d'optimiser la capacité du Digger Finger à naviguer dans divers médias.

Fiches techniques  :Un doigt robotique peut-il avoir un sens du toucher semblable à celui d'un humain ?

Radhen Patel :Le sens humain du toucher est hautement dimensionnel. Il se compose de plusieurs types de modalités de détection, fonctionnant à différentes vitesses et résolutions. Étonnamment, seul un ensemble d'entre eux est réellement utilisé pour un ensemble donné de tâches. Nous ne les utilisons pas tous à tout moment. Il y a donc beaucoup d'informations distrayantes à disposition qui doivent être traitées pour une tâche particulière.

Les doigts des robots détectent également en permanence des informations superflues via leur sens du toucher, par exemple lorsqu'ils atteignent ou placent des objets dans des espaces encombrés. En ce qui concerne la recherche d'objets enterrés, "l'information distrayante" est naturellement la sensation des particules de média granuleux sur le bout des doigts dans lesquelles les objets sont enterrés.

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Fiches techniques :D'un point de vue technologique, comment le Digger Finger "connaît-il" un objet cible à partir, disons, d'un rocher ou d'une touffe de riz ?

Radhen Patel  :Nous avons formé un modèle d'apprentissage en profondeur (réseau de neurones convolutifs) sur les données d'image [une image RVB d'une caméra à l'intérieur du Digger Finger] pour identifier ou classer les objets cibles parmi les touffes de riz et de sable.

Fiches techniques  :En quoi cette conception est-elle particulièrement différente des précédentes alternatives robotiques de recherche et de sauvetage ?

Radhen Patel :Les composants essentiels du Digger Finger comprennent une caméra, un système d'éclairage (LED et peinture fluorescente), un miroir, une membrane en gel transparente d'un côté et dotée d'une peinture réfléchissante de l'autre, et un noyau de coin cylindrique transparent fabriqué d'acrylique qui contient tous les composants ci-dessus.

Nous considérons notre conception actuelle du Digger Finger comme un complément aux robots de recherche et de sauvetage existants qui permettront à leurs appendices d'entrer dans des espaces restreints et de percevoir le contact avec une résolution fine.

Fiches techniques :Et après? Sur quoi allez-vous travailler avec ce Digger Finger ?

Radhen Patel :Il y a encore beaucoup de travail à faire. Côté design, nous souhaitons rendre le Digger Finger plus robuste contre les abrasions résultant du processus de creusage, notamment sur la membrane gel. Nous aimerions également concevoir une pince avec plusieurs Digger Fingers comme appendices tactiles et explorer diverses stratégies d'exploration tactile pour mieux identifier et manipuler les objets enfouis.

Fiches techniques :Quelle application vous passionne le plus, quand vous pensez à la façon dont le Digger Finger pourrait être utilisé ?

Radhen Patel :Nous trouvons les contacts d'identification et de discernement dans les espaces encombrés comme l'application la plus excitante. Cela comprend le désarmement des explosifs enfouis sous terre ou le ramassage et le placement d'objets dans des espaces encombrés comme des sacs d'épicerie.

Les autres chercheurs de l'étude comprenaient Branden Romero, doctorante au CSAIL, Nancy Ouyang, doctorante à l'Université de Harvard, et Edward Adelson, professeur John et Dorothy Wilson en sciences de la vision au CSAIL et au Département des sciences cérébrales et cognitives.

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