Gli informatici di Rutgers hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per controllare un braccio robotico che fornisce un modo più efficiente per imballare scatole, risparmiando tempo e denaro alle aziende.

"Possiamo ottenere a basso costo, soluzioni automatizzate facilmente implementabili. La chiave è fare scelte hardware minime ma efficaci e concentrarsi su algoritmi e software robusti, " ha detto l'autore senior dello studio Kostas Bekris, professore associato presso il Dipartimento di Informatica della School of Arts and Sciences della Rutgers University-New Brunswick.

Bekris, Abdeslam Boularias e Jingjin Yu, entrambi assistenti professori di informatica, formato un team per affrontare molteplici aspetti del problema dell'imballaggio del robot in modo integrato attraverso l'hardware, Percezione 3-D e movimento robusto.

Lo studio peer-reviewed degli scienziati è stato pubblicato di recente alla IEEE International Conference on Robotics and Automation, dove è stato finalista per il Best Paper Award in Automation. Lo studio coincide con la crescente tendenza all'impiego di robot per eseguire operazioni logistiche, attività di vendita al dettaglio e di magazzino. I progressi nella robotica stanno accelerando a un ritmo senza precedenti grazie agli algoritmi di apprendimento automatico che consentono esperimenti continui.

Questo video mostra un braccio robotico Kuka che imballa saldamente gli oggetti da un cestino in una scatola dell'ordine di spedizione (cinque volte la velocità effettiva):

Imballaggio stretto di prodotti prelevati da una pila non organizzata rimane in gran parte un compito manuale, anche se è fondamentale per l'efficienza del magazzino. L'automazione di tali compiti è importante per la competitività delle aziende e consente alle persone di concentrarsi su lavori meno umili e fisicamente gravosi, secondo il team scientifico di Rutgers.

Lo studio di Rutgers si è concentrato sul posizionamento di oggetti da un bidone in una piccola scatola di spedizione e sulla loro disposizione. Questo è un compito più difficile per un robot rispetto a raccogliere un oggetto e lasciarlo cadere in una scatola.

I ricercatori hanno sviluppato software e algoritmi per il loro braccio robotico. Hanno usato dati visivi e una semplice ventosa, che funge anche da dito per spingere oggetti. Il sistema risultante può rovesciare gli oggetti per ottenere una superficie desiderabile per afferrarli. Per di più, utilizza i dati del sensore per tirare gli oggetti verso un'area mirata e spingerli insieme. Durante queste operazioni, utilizza il monitoraggio in tempo reale per rilevare ed evitare potenziali guasti.

Poiché lo studio si è concentrato sull'imballaggio di oggetti a forma di cubo, un passo successivo sarebbe quello di esplorare l'imballaggio di oggetti di diverse forme e dimensioni. Un altro passo sarebbe esplorare l'apprendimento automatico da parte del sistema robotico dopo che gli è stato assegnato un compito specifico.