Прямой эфир Новости спорта

Американские инженеры научили робота сортировать мусор

Разработчики научили манипулятор различать пластик, бумагу и металл. Это поможет упростить подготовку к переработке мусора.

Команда инженеров из Массачусетского технологического института под руководством Даниелы Рус (Daniela Rus) создала робота и разработала для него алгоритм по определению материала, из которого сделан тот или иной предмет. Для этого робот использует специальный манипулятор, который определяет материал предмета по его реакции на сжатие.

Статья с описанием разработки опубликована на сайте Лилиан Чин — аспиранта в Массачусетском технологическом институте, работающей в лаборатории Даниелы Рус. Официально статью представят на конференции RoboSoft 2019.

Читайте также: Хакеры взломали китайское приложение, начисляющее социальные баллы за просмотр коммунистической пропаганды

Робот должен быстро и крепко захватывать предметы произвольной формы, чтобы работать с мусором на ленте конвейера. Второй важный навык — определение характеристик предметов, которые позволяют собственно сортировать мусор по категориям. Эта задача ранее решалась в основном за счёт систем компьютерного зрения, когда робота обучали распознавать предметы по форме и цвету. Такая методика по понятным причинам не может быть точной, поэтому в основу нового алгоритма разработчики заложили данные о растяжении и давлении материалов. Определить эти характеристики помогают датчики, которые считывают изменение электрической ёмкости материала при его деформации. Система нуждается в предварительной калибровке, однако после этого работает довольно точно.

Инженеры устроили для робота два эксперимента. В первом робот захватывал по одному из 14 разных предметов с помощью стационарного манипулятора и сортировал их по 3 типам: бумага, пластик, металл. Итог: в 85% случаев материал был определен верно.

Во втором эксперименте использовалась имитация конвейерной ленты: робот должен был захватить предмет с движущейся ленты, определить материал и положить предмет в соответствующую корзину. Робот смог верно определить материал в 63% предпринятых попыток. Точность технологии пока требует улучшения, однако она определённо имеет потенциал, поскольку сейчас для сортировки используется ручной труд.

Популярное в нашем Telegram-канале
Новости партнеров