Se sei alla scrivania con una penna o una matita a portata di mano, prova questa mossa:prendi la penna per un'estremità con il pollice e l'indice, e spingi l'altra estremità contro la scrivania. Fai scorrere le dita lungo la penna, poi capovolgilo, senza lasciarlo cadere. Non troppo difficile, Giusto?

Ma per un robot, diciamo, uno che sta smistando un cestino di oggetti e tentando di ottenere una buona presa su uno di essi:questa è una manovra computazionalmente faticosa. Prima ancora di tentare la mossa deve calcolare una litania di proprietà e probabilità, come l'attrito e la geometria della tavola, la penna, e le sue due dita, e come le varie combinazioni di queste proprietà interagiscono meccanicamente, basata sulle leggi fondamentali della fisica.

Ora gli ingegneri del MIT hanno trovato un modo per accelerare significativamente il processo di pianificazione richiesto a un robot per regolare la presa su un oggetto spingendolo contro una superficie fissa. Mentre gli algoritmi tradizionali richiederebbero decine di minuti per pianificare una sequenza di movimenti, l'approccio del nuovo team riduce questo processo di pianificazione preliminare a meno di un secondo.

Alberto Rodriguez, professore associato di ingegneria meccanica al MIT, afferma che il processo di pianificazione più rapido consentirà ai robot, soprattutto in ambienti industriali, per capire rapidamente come spingere contro, scivolare lungo, o utilizzare in altro modo le caratteristiche nei loro ambienti per riposizionare gli oggetti nella loro presa. Una manipolazione così agile è utile per qualsiasi attività che comporti il ​​prelievo e lo smistamento, e persino l'uso complesso di strumenti.

"Questo è un modo per estendere la destrezza anche di semplici pinze robotiche, perché alla fine della giornata, l'ambiente è qualcosa che ogni robot ha intorno, " dice Rodriguez.

I risultati della squadra sono pubblicati oggi in IThe International Journal of Robotics Research . I coautori di Rodriguez sono l'autore principale Nikhil Chavan-Dafle, uno studente laureato in ingegneria meccanica, e Rachel Holladay, uno studente laureato in ingegneria elettrica e informatica.

Fisica in un cono

Il gruppo di Rodriguez lavora per consentire ai robot di sfruttare il loro ambiente per aiutarli a svolgere compiti fisici, come la raccolta e lo smistamento di oggetti in un cestino.

Gli algoritmi esistenti in genere impiegano ore per pianificare in anticipo una sequenza di movimenti per una pinza robotica, principalmente perché, per ogni moto che considera, l'algoritmo deve prima calcolare se quel moto soddisferebbe un certo numero di leggi fisiche, come le leggi del moto di Newton e la legge di Coulomb che descrive le forze di attrito tra gli oggetti.

"È un noioso processo di calcolo integrare tutte quelle leggi, considerare tutti i possibili movimenti che il robot può fare, e di sceglierne uno utile tra quelli, " dice Rodriguez.

Lui e i suoi colleghi hanno trovato un modo compatto per risolvere la fisica di queste manipolazioni, prima di decidere come deve muoversi la mano del robot. Lo hanno fatto usando "coni di movimento, " che sono essenzialmente visivi, mappe di attrito a forma di cono.

L'interno del cono raffigura tutti i movimenti di spinta che potrebbero essere applicati a un oggetto in una posizione specifica, soddisfacendo le leggi fondamentali della fisica e consentendo al robot di trattenere l'oggetto. Lo spazio esterno al cono rappresenta tutte le spinte che in qualche modo farebbero sfuggire un oggetto dalla presa del robot.

"Variazioni apparentemente semplici, come la forza con cui il robot afferra l'oggetto, può cambiare significativamente il modo in cui l'oggetto si muove nella presa quando viene spinto, "Spiega Holladay. "In base a quanto ti stai afferrando, ci sarà un movimento diverso. E questo fa parte del ragionamento fisico gestito dall'algoritmo".

L'algoritmo del team calcola un cono di movimento per diverse possibili configurazioni tra una pinza robotica, un oggetto che sta tenendo, e l'ambiente contro cui si sta spingendo, al fine di selezionare e sequenziare diverse spinte possibili per riposizionare l'oggetto.

"È un processo complicato ma ancora molto più veloce del metodo tradizionale, abbastanza veloce che la pianificazione di un'intera serie di spinte richiede mezzo secondo, "dice Holladay.

Grandi piani

I ricercatori hanno testato il nuovo algoritmo su una configurazione fisica con un'interazione a tre vie, in cui una semplice pinza robotica reggeva un blocco a forma di T e spingeva contro una barra verticale. Hanno usato più configurazioni di partenza, con il robot che afferra il blocco in una posizione particolare e lo spinge contro la barra da una certa angolazione. Per ogni configurazione iniziale, l'algoritmo ha generato istantaneamente la mappa di tutte le possibili forze che il robot potrebbe applicare e la posizione del blocco che ne risulterebbe.

"Abbiamo fatto diverse migliaia di spinte per verificare che il nostro modello predice correttamente ciò che accade nel mondo reale, " Dice Holladay. "Se applichiamo una spinta che è all'interno del cono, l'oggetto afferrato dovrebbe rimanere sotto controllo. Se è fuori, l'oggetto dovrebbe scivolare dalla presa."

I ricercatori hanno scoperto che le previsioni dell'algoritmo corrispondevano in modo affidabile al risultato fisico in laboratorio, pianificare sequenze di movimenti, come riorientare il blocco contro la barra prima di appoggiarlo su un tavolo in posizione verticale, in meno di un secondo, rispetto agli algoritmi tradizionali che richiedono più di 500 secondi per la pianificazione.

"Poiché abbiamo questa rappresentazione compatta della meccanica di questa interazione a tre vie tra robot, oggetto, e il loro ambiente, ora possiamo affrontare problemi di pianificazione più grandi, " dice Rodriguez.

Il gruppo spera di applicare ed estendere il suo approccio per consentire a una pinza robotica di gestire diversi tipi di strumenti, per esempio in un ambiente di produzione.

"La maggior parte dei robot di fabbrica che utilizzano strumenti hanno una mano appositamente progettata, quindi invece di avere la possibilità di afferrare un cacciavite e usarlo in molti modi diversi, fanno solo della mano un cacciavite, " Dice Holladay. "Puoi immaginare che richieda una pianificazione meno abile, ma è molto più limitante. Ci piacerebbe che un robot fosse in grado di utilizzare e raccogliere molte cose diverse".