Un sistema novedoso desarrollado en el MIT utiliza etiquetas RFID para ayudar a los robots a localizar objetos en movimiento con una velocidad y precisión sin precedentes. El sistema podría permitir una mayor colaboración y precisión por parte de los robots que trabajan en el embalaje y el montaje, y por enjambres de drones que realizan misiones de búsqueda y rescate.

En un artículo que se presentará la próxima semana en el Simposio de USENIX sobre diseño e implementación de sistemas en red, los investigadores muestran que los robots que utilizan el sistema pueden localizar objetos etiquetados en 7,5 milisegundos, de media, y con un error de menos de un centímetro.

En el sistema, llamado TurboTrack, Se puede aplicar una etiqueta RFID (identificación por radiofrecuencia) a cualquier objeto. Un lector envía una señal inalámbrica que se refleja en la etiqueta RFID y otros objetos cercanos, y rebota para el lector. Un algoritmo examina todas las señales reflejadas para encontrar la respuesta de la etiqueta RFID. Luego, los cálculos finales aprovechan el movimiento de la etiqueta RFID, aunque esto generalmente disminuye la precisión, para mejorar su precisión de localización.

Los investigadores dicen que el sistema podría reemplazar la visión por computadora para algunas tareas robóticas. Al igual que con su contraparte humana, la visión por computadora está limitada por lo que puede ver, y puede no notar objetos en entornos abarrotados. Las señales de radiofrecuencia no tienen tales restricciones:pueden identificar objetivos sin visualización, dentro del desorden y a través de las paredes.

Para validar el sistema, los investigadores colocaron una etiqueta RFID en una tapa y otra en una botella. Un brazo robótico localizó la tapa y la colocó sobre la botella, sostenido por otro brazo robótico. En otra demostración, los investigadores rastrearon nanodrones equipados con RFID durante el acoplamiento, maniobra, y volando. En ambas tareas, el sistema era tan preciso y rápido como los sistemas tradicionales de visión por computadora, mientras trabaja en escenarios donde falla la visión por computadora, los investigadores informan.

"Si utiliza señales de RF para tareas que normalmente se realizan con visión artificial, no solo permite que los robots hagan cosas humanas, pero también puedes permitirles hacer cosas sobrehumanas, "dice Fadel Adib, profesor asistente e investigador principal en el MIT Media Lab, y director fundador del Signal Kinetics Research Group. "Y puedes hacerlo de forma escalable, porque estas etiquetas RFID cuestan solo 3 centavos cada una ".

En la fabricación, el sistema podría permitir que los brazos del robot sean más precisos y versátiles en, decir, recogiendo montaje y artículos de embalaje a lo largo de una línea de montaje. Otra aplicación prometedora es el uso de "nanodrones" portátiles para misiones de búsqueda y rescate. Actualmente, los nanodrones utilizan métodos y visión por computadora para unir imágenes capturadas con fines de localización. Estos drones a menudo se confunden en áreas caóticas, perderse detrás de las paredes, y no pueden identificarse de forma única. Todo esto limita su capacidad para, decir, repartirse por un área y colaborar en la búsqueda de una persona desaparecida. Usando el sistema de los investigadores, nanodrones en enjambres podrían ubicarse mejor entre sí, para un mayor control y colaboración.

"Podrías permitir que se formara un enjambre de nanodrones de determinadas formas, volar a entornos desordenados, e incluso entornos ocultos a la vista, con gran precisión, "dice el primer autor Zhihong Luo, estudiante de posgrado en el Grupo de Investigación de Cinética de Señales.

Los otros coautores del Media Lab del artículo están visitando al estudiante Qiping Zhang, postdoctorado Yunfei Ma, y el asistente de investigación Manish Singh.

Súper resolución

El grupo de Adib ha estado trabajando durante años en el uso de señales de radio con fines de seguimiento e identificación, como detectar contaminación en alimentos embotellados, comunicarse con dispositivos dentro del cuerpo, y gestión del inventario del almacén.

Sistemas similares han intentado utilizar etiquetas RFID para tareas de localización. Pero estos vienen con compensaciones en precisión o velocidad. Ser preciso, pueden tardar varios segundos en encontrar un objeto en movimiento; para aumentar la velocidad, pierden precisión.

El desafío consistía en lograr velocidad y precisión simultáneamente. Para hacerlo los investigadores se inspiraron en una técnica de imágenes llamada "imágenes de superresolución". Estos sistemas unen imágenes desde múltiples ángulos para lograr una imagen de resolución más fina.

"La idea era aplicar estos sistemas de superresolución a las señales de radio, "Dice Adib." Cuando algo se mueve, obtienes más perspectivas al rastrearlo, para que pueda aprovechar el movimiento para obtener precisión ".

El sistema combina un lector RFID estándar con un componente "auxiliar" que se utiliza para localizar señales de radiofrecuencia. El ayudante dispara una señal de banda ancha que comprende múltiples frecuencias, sobre la base de un esquema de modulación utilizado en la comunicación inalámbrica, llamada multiplexación por división de frecuencia ortogonal.

El sistema captura todas las señales que rebotan en los objetos del entorno, incluida la etiqueta RFID. Una de esas señales lleva una señal que es específica de la etiqueta RFID específica, porque las señales RFID reflejan y absorben una señal entrante en un patrón determinado, correspondiente a bits de 0 y 1, que el sistema pueda reconocer.

Debido a que estas señales viajan a la velocidad de la luz, el sistema puede calcular un "tiempo de vuelo", midiendo la distancia calculando el tiempo que tarda una señal en viajar entre un transmisor y un receptor, para medir la ubicación de la etiqueta, así como los demás objetos del entorno. Pero esto proporciona solo una cifra aproximada de localización, no precisión subcentimter.

Aprovechando el movimiento

Para acercar la ubicación de la etiqueta, los investigadores desarrollaron lo que ellos llaman un algoritmo de "superresolución de espacio-tiempo".

El algoritmo combina las estimaciones de ubicación para todas las señales de rebote, incluida la señal RFID, que determinó utilizando el tiempo de vuelo. Usando algunos cálculos de probabilidad, reduce ese grupo a un puñado de ubicaciones potenciales para la etiqueta RFID.

A medida que la etiqueta se mueve, su ángulo de señal se altera ligeramente, un cambio que también corresponde a una determinada ubicación. Luego, el algoritmo puede usar ese cambio de ángulo para rastrear la distancia de la etiqueta a medida que se mueve. Al comparar constantemente esa medición de distancia cambiante con todas las demás mediciones de distancia de otras señales, puede encontrar la etiqueta en un espacio tridimensional. Todo esto sucede en una fracción de segundo.

"La idea de alto nivel es que, al combinar estas medidas en el tiempo y en el espacio, obtienes una mejor reconstrucción de la posición de la etiqueta, "Dice Adib.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio popular que cubre noticias sobre la investigación del MIT, innovación y docencia.