Os robôs começam a lidar com a manipulação de objetos arbitrários.

Como uma nova geração de alças com percepção tridimensional aprimorada e sensações táteis, aprende a manipular objetos de uma ampla variedade

A captura criada pela Robotic Materials Inc., fundada pelo autor do artigo, executa a tarefa de manipular uma competição de montagem industrial na Tokyo World Robotics Summit

Embora os robôs consigam preparar o café da manhã desde 1961, a manipulação de uso geral (MES) no mundo real pode ser um problema mais complexo do que a condução automática de carros. No entanto, é bastante difícil descrever exatamente por que isso acontece. Se você observar atentamente o vídeo de 1961, poderá ver que a captura paralela com dois dedos é adequada para um número bastante grande de tarefas, e apenas a falta de sensações e bom senso incorporados no robô impede que ele execute tarefas semelhantes no mundo real. Um artigo recente da revista Science nos lembrou que mesmo uma tarefa rica em toques como a montagem de móveis está dentro das capacidades dos robôs industriais existentes. O verdadeiro problema é o grande número de movimentos e manipulações possíveis, e os movimentos necessários para fazer um sanduíche com manteiga não coincidem necessariamente com os movimentos necessários para montar a cadeira.

Do ponto de vista industrial, o MES pode não ser um problema que deva ser tratado. Afinal, podemos criar uma máquina para qualquer coisa - fazer café expresso, lavar louça, montar trigo, produção em massa de sapatos de ginástica. É assim que a maior parte da robótica é usada na indústria moderna. Até os robôs que são promovidos como "máquinas de colaboração" basicamente se tornam partes de uma máquina mais complexa em uma linha de montagem (e simplesmente não precisa de uma proteção para trabalhar com segurança). Tentativas de desenvolver um MES cientificamente interessante são medidas em relação a esses casos de uso. Por esse motivo, as vantagens de uma solução generalizada para um problema se tornam menos óbvias e correm o risco de ficar presas em um "beco de ineficiência" quando investidores e indústria perdem o interesse por eles. No entanto, os processos de produção e entrega incluem um grande número de diferentes estágios de manipulação. Mesmo que o valor de cada estágio tenda a zero, seu valor total é economicamente significativo.

Como sabemos que a solução para o problema de manipulação será generalizada o suficiente para revelar esse valor? A comunidade de desenvolvimento de robótica propôs várias opções de competição nas quais é necessário resolver vários problemas ou manipular vários objetos. São, por exemplo, competições como RoboCup @ Home , IROS e Amazon Picking Challenge . Embora essas competições estejam em campanha por soluções generalizadas, ainda é difícil elaborar tarefas que as soluções especializadas não suportariam melhor. Por exemplo, a equipe IROS, vencedora da Coréia, usou o robô Baxter e um sistema de blocos de espuma autoadesivos para manipular itens como pratos e colheres. Da mesma forma, a maioria das tarefas do Amazon Picking Challenge pode ser realizada com apenas uma bomba de vácuo. De fato, precisamos de uma solução única para manipulações que lide bem com todas essas tarefas.

Uma visão diferente das coisas foi oferecida em uma competição industrial no World Robotics Summit em Tóquio, onde eles ofereceram um prêmio de US $ 130.000 a uma equipe que seria capaz de fornecer uma solução generalizada para várias tarefas industriais de carregar um contêiner e montar itens que poderiam ser trocados em um dia. As equipes primeiro precisavam obter objetos com tamanhos muito diferentes dos cestos (das porcas M3 aos motores elétricos e correias de transmissão flexíveis), colocá-los em um contêiner e depois montar estruturas complexas a partir deles. Para uma competição como essa, é necessária uma solução de manipulação que possa não apenas capturar e manipular objetos, mas também possa ser facilmente reprogramada durante o dia da competição. No caso da criação bem-sucedida desses robôs, eles poderiam ser usados ​​como assistentes na montagem de móveis, assistência na movimentação ou outras tarefas de manipulação que as pessoas possam entender facilmente, mas os robôs modernos não.

Bombas de vácuo, garras e robôs macios

Que opções temos para alcançar o MES? Na automação industrial, três paradigmas concorrentes dominam: bombas, garras e braços mecânicos e, mais recentemente, robôs macios. As bombas estão em primeiro plano porque as ventosas de copo são deformadas e assumem a forma de um objeto, mesmo quando sua localização não é conhecida exatamente. Depois disso, você pode aspirar ar, o que torna a tigela sólida e cria uma restrição anular ao movimento do objeto. Essa é uma opção atraente, pois uma ventosa é capaz de capturar um grande número de objetos diferentes. No entanto, a ventosa não resolve todos os problemas - por exemplo, quando o objeto é muito pesado, muito poroso, quando para manipulações adicionais é necessário mover o objeto com precisão ou aplicar certos efeitos a ele.


Objetos com furos são difíceis de agarrar com apenas uma ventosa

A aplicação exata de forças pode ser usada ao usar garras mecânicas, que geralmente são implementadas na forma de garras paralelas ou dois mecanismos de quatro elos . As soluções com três dedos são usadas com muito menos frequência e mostram-se bem, se necessário, capturas de objetos cilíndricos de cima. O problema das garras apertadas é que a velocidade da garra deve ser zero em contato com o objeto para evitar a transmissão de impulsos desnecessários. No caso de contatos elásticos, o impulso é mantido, como resultado dos quais pequenos objetos saltam da captura em alta velocidade. A recuperação pode ser reduzida aplicando uma garra deformável para maior plasticidade do contato, aumentando a precisão da percepção para que a garra possa fechar no tempo ou restringindo o possível movimento do objeto.

Em casos extremos, essas medidas levam ao uso de alças completamente macias, cuja deformabilidade impede que o objeto salte e a suavidade reduz a precisão necessária da percepção. O sucesso da captura está na grande área de contato para maximizar o atrito e reduzir os graus de liberdade de rotação do objeto. Ao segurar uma haste quadrada usando uma pinça de dois dedos, precisamos posicioná-la para que os dedos fiquem paralelos aos dois planos da haste. Uma empunhadura macia não precisa determinar a orientação da haste e planejar a empunhadura, pois envolverá simplesmente o objeto. Mas a deformabilidade das garras, reduzindo os requisitos de percepção e planejamento, complica a aplicação controlada do esforço. A posição do objeto na mão macia é desconhecida e sua deformabilidade não permite que os esforços sejam aplicados de maneira controlada. Ao capturar e soltar o objeto, isso pode não ser um problema, mas complica bastante a manipulação na qual você precisa levantar o objeto e colocá-lo corretamente.

É possível obter bons resultados práticos combinando um controle simples da posição e limitando o torque máximo dos motores. Como braços robóticos macios e deformáveis, uma pinça com controle de resistência pode se ajustar ao objeto, compensando imprecisões na percepção.

Assim, uma aderência ideal deve se tornar dura ou suave, conforme necessário, permitindo capturar objetos com percepção e planejamento mínimos, eliminando as incertezas na localização do objeto e permitindo uma manipulação rigorosa. Ao mesmo tempo, a superfície de captura deve manter contato contínuo com o objeto. Isso pode ser conseguido combinando as técnicas acima. Por exemplo, uma empunhadura macia pode ficar rígida com uma obstrução granular ou o mecanismo de sucção pode ser complementado com uma empunhadura para fornecer restrições adicionais. A garra mecânica pode ser complementada com uma ventosa ou eletrostática para adesão quebrável. A mão humana faz um trabalho incrível ao combinar essas propriedades: uma combinação de ossos duros e tecidos moles permite variar a rigidez, pode cobrir objetos, mantendo a capacidade de controlar com precisão. Essas oportunidades são percebidas por almofadas macias, fricção da pele e a capacidade de grudar - como um pequeno pedaço de papel gruda no dedo.

Apertos de controle de torque

Alguns dos recursos de fácil acesso permitem combinar os benefícios dos robôs macios e convencionais para criar soluções MON comercialmente atraentes. Um deles é o controle de resistência aplicado às garras tradicionais com dois dedos. Controlando a resistência, controlamos a resistência a movimentos externos impostos pelo ambiente. É possível obter bons resultados práticos combinando o controle simples da localização com uma limitação do torque máximo dos motores. Ao limitar o torque, um aperto rígido pode se tornar deformável arbitrariamente (dentro da precisão dos sensores de torque). Como seu equivalente totalmente deformável, uma garra com controle de resistência pode se adaptar ao objeto, compensando a percepção imprecisa. Ao mesmo tempo, esse esquema pode se tornar difícil para manipulação precisa. O controle de resistência, juntamente com a percepção da posição dos dedos, é uma forma de sensação tátil. A captura poderá determinar a presença de objetos no ambiente, rastreando a posição e o torque. Os movimentos serão suaves, compensando a imprecisão da percepção.


Acima: pegar morangos usando o controle de resistência. A redução do torque máximo permitido permite que os dedos parem quando em contato com um obstáculo e não esmagem a baga.

Abaixo: Capture um objeto sólido com controle de resistência. O controle de torque permite que os dedos se movam até que o contato ocorra. Conhecendo a posição de cada dedo, você pode controlar a posição no nível de todo o braço.

As garras controladas por torque podem servir como uma plataforma para incorporar os resultados de pesquisas recentes em manipuladores macios: complementando as pontas dos dedos e a palma da mão com uma ventosa, combinamos as vantagens do controle preciso da posição e do esforço com a confiabilidade das ventosas. O sensor de torque nas articulações dos dedos pode ser complementado com sensores táteis que medem a pressão, estrategicamente localizados na garra. Sensores táteis da palma da mão e das pontas podem ajudar a distinguir se um obstáculo externo impede o movimento dos dedos ou se a mão toca o objeto desejado. Os sensores táteis também adicionam diretamente sensores visuais, determinando o momento do contato e melhorando a avaliação da orientação do objeto e do local onde a mão o agarrou.

As conquistas modernas da percepção tridimensional fazem com que o objetivo do MES se feche como nunca antes. Sensores tridimensionais, como o Intel RealSense, são capazes de detectar a presença de objetos a 11 cm da câmera com precisão que permite capturar objetos pequenos, como porcas M3 , e soluções complexas já estão disponíveis no mercado - por exemplo, Robotic Materials Inc., com base em pesquisas do meu laboratório, acabou de lançar uma versão beta da mão dela. O trabalho conjunto de percepção tridimensional precisa, controle de resistência para interação suave com o ambiente e vários métodos de sensação tátil que permitem avaliar o sucesso da captura, permitem implementar uma manipulação confiável de objetos em um ambiente impreciso.

Por exemplo, recentemente demonstramos o preenchimento móvel de contêineres, nos quais o robô é obrigado a obter objetos de três tipos diferentes (porcas M3, parte do mecanismo e pulseira de borracha) de cestas, cuja localização na mesa é conhecida apenas aproximadamente. Apesar do erro de 10 cm introduzido pelo transporte autônomo se movendo ao longo de vários pontos de fronteira do armazém, o robô foi capaz de detectar cestas e objetos individuais usando uma percepção tridimensional incorporada à mão. A limitação de torque é usada para interagir com precisão com o conteúdo das cestas e minimizar o impacto de possíveis colisões. A percepção tátil usando a medição de torque é usada para medir o sucesso de uma aderência.


Apesar dos impressionantes sucessos da percepção tridimensional, controle de resistência e percepção tátil no caso MES, essas tecnologias contradizem o paradigma industrial predominante de soluções especializadas para manipuladores. Qualquer forma de percepção leva tempo e impõe restrições à velocidade de captura necessária para limitar a energia de impactos inesperados. Portanto, na vanguarda do MES estarão pequenas e médias empresas operando com uma grande variedade e um pequeno número de produtos, além de grandes players que desejam diferenciar seus produtos, reduzindo o ciclo de produção e aumentando as possibilidades de personalização. Ao mesmo tempo, os robôs móveis são cada vez mais encontrados em armazéns, hotéis e hospitais. Nessas situações, certas manipulações, como carregamento, descarregamento e manutenção, podem aumentar muito o valor desses robôs, criando os pré-requisitos econômicos necessários para resolver a tarefa de manipulação de uso geral.