UC Berkeley AUTOLAB
Si bien es posible que a alguien le guste doblar la ropa, probablemente no sea un pasatiempo querido. En consecuencia, los investigadores de AUTOLAB de UC Berkeley han desarrollado un nuevo método robótico para doblar prendas a una velocidad récord (para un robot) llamado VelocidadPlegado.
Usando visión artificial, una red neuronal llamada BiManual Manipulation Network (BiMa-Net) y un par de brazos robóticos industriales, SpeedFolding puede doblar de 30 a 40 prendas colocadas al azar por hora, generalmente terminando cada una en dos minutos.
Si bien esa tasa no suena impresionante en comparación con un ser humano, los métodos robóticos anteriores de doblado de prendas alcanzaron solo “3-6 FPH” (es decir, “pliegues por hora”), según los investigadores. en un papel presentado para su presentación en IROS2022 la próxima semana en Kioto. Es el trabajo de Yahav Avigal, Tamim Asfour, Torsten Kröger y Ken Goldberg de UC Berkeley y Lars Berscheid del Instituto de Tecnología de Karlsruhe.
Dejando a un lado el logro de la velocidad, el papel es vale la pena leer para disfrutar cómo los investigadores describen el problema del doblado de prendas en términos técnicos. “Doblar prendas de manera confiable y eficiente es un desafío de larga data en la manipulación robótica”, escriben, debido a la “dinámica compleja” y el “espacio de configuración de alta dimensión de las prendas”. En otras palabras, la ropa se arruga fácilmente y puede estar por todos lados. En respuesta, se les ocurrió un “sistema bimanual” (usando las dos manos) que puede alisar una prenda arrugada y luego doblarla siguiendo las líneas de plegado preferidas dadas por los investigadores.
Ejemplo de robot industrial utilizando la técnica SpeedFolding.
Los métodos anteriores de plegado robótico de prendas se han “centrado principalmente en la manipulación con un solo brazo”, según los autores, lo que podría explicar el espectacular aumento de la velocidad a dos manos de SpeedFolding.
La red neuronal BiMaMa-Net aprendió su capacidad para doblar ropa después de estudiar 4300 ejemplos humanos y asistidos por máquinas, y el robot industrial asociado puede doblar ropa desde una posición inicial aleatoria en menos de 120 segundos (en promedio) con una tasa de éxito del 93 por ciento. . Además, SpeedFolding puede generalizar (aplicar lo que ha aprendido) a ropa de un material, forma o color diferente a la ropa con la que entrenó.
Básicamente, el sistema necesita examinar el estado inicial de la prenda (usando una cámara superior) y calcular dónde agarrarla con sus dos brazos para llevar la prenda al siguiente paso deseado en el proceso de plegado.
En cuanto al hardware del robot en sí, los investigadores utilizaron un robot industrial ABB YuMi con puntas de los dedos de agarre “exatendidos por pequeños dientes impresos en 3D para mejorar el agarre”. robot de aspecto muy similar (el YuMI IRB 14000) cuesta $ 58,000, por lo que los sueños de ejecutar SpeedFolding en casa no están actualmente al alcance de un hogar típico. Pero la técnica eventualmente podría filtrarse a la robótica doméstica.
Por ahora, los autores del artículo mencionan “fabricación y logística textil, lavandería industrial y doméstica, atención médica y hospitalidad” como aplicaciones potenciales para la tecnología. Para las personas que no disfrutan de doblar y clasificar la ropa, es probable que este aspecto de nuestro futuro potencial no llegue lo suficientemente pronto.