Representação das pontas dos dedos do sensor tátil TSF-85 na pinça adaptativa 2F-85. Fonte: Robotiq
Os efetores finais robóticos não precisam ser humanóides para serem mais sensíveis e eficazes, de acordo com a Robotiq Inc. A empresa lançou hoje as pontas dos dedos do sensor tátil TSF-85 para sua pinça adaptativa 2F-85. Ele disse que seu sensoriamento integrado permite que os robôs sintam, compreendam e interajam com o mundo em grande escala.
“A IA física exige mais do que algoritmos inteligentes – exige interação confiável com o mundo actual”, afirmou Vincent Duchaine, diretor de tecnologia de inteligência synthetic da Robotiq. “Ao combinar a pegada adaptativa com a detecção tátil de alta frequência, estamos dando aos robôs a sensação de toque e controle que eles precisam para generalizar objetos, tarefas e ambientes sem o custo e a complexidade das mãos antropomórficas.”
Fundada em 2008, a Robotiq disse que construiu o TSF-85 com base em anos de pesquisa e experiência de campo, com mais de 23.000 pinças implantado em todo o mundo. O Lévis, com sede em Quebec empresa disse que os principais laboratórios e fabricantes de IA usam seus produtos para “preencher a lacuna entre a inteligência digital e a realidade física”.
Robotiq comercializa pesquisa e desenvolvimento universitário
“A detecção tátil está na academia há muito tempo”, observou Jennifer Kwiatkowskiespecialista em IA da Robotiq. “As empresas de robótica estão percebendo os limites do que a visão pode fazer para planejamento, navegação e manipulação em termos de suas pilhas de percepção robótica.”
O sensor tátil da Robotiq surgiu de uma pesquisa em que Kwiatkowski trabalhou na École de technologie supérieure (ETS) em Montreal, ela disse O Relatório do Robô.
“Minha pesquisa foi sobre a previsão de estabilidade usando esses sensores e IA”, disse Kwiatkowski. “Houve outros experimentos em torno do reconhecimento de objetos e texturas, além de detectar se há uma rachadura em uma peça. Se você estiver apertando objetos diferentes, você consegue reconhecê-los?”
“A Robotiq reconheceu que tínhamos algo, estando envolvida com ferramentas de ponta de braço (EOAT) há 17 anos”, acrescentou ela. “A pinça é a forma como o robô interage com o mundo, então toda a sua percepção na extremidade do braço é o que torna o seu robô útil.”
Pinça 2F-85 projetada para oferecer sensibilidade e simplicidade
Embora as garras paralelas dependam de posicionamento preciso e alinhamento rígido, a Robotiq disse que seu 2F-85 EOAT oferece garras de aperto e abrangentes, com comprimentos de curso de 85 e 140 mm (3,3 e 5,5 pol.). Ele disse que isso permite que a pinça se adapte ao formato de um objeto, reduz a complexidade do planejamento de compreensão e minimiza a dependência de visão desobstruída, tornando-a adequada para manusear uma ampla variedade de objetos.
Robotiq listou os seguintes recursos:
- Uma grade estática de taxel 4×7 para monitorar a distribuição de força
- Detecção de microdeslizamento a 1000 Hz para manipulação estável e precisa
- Uma IMU (unidade de medição inercial) integrada para detecção proprioceptiva e consciência de contato
“Ao contrário de outros mecanismos de detecção – ópticos ou magnéticos – somos baseados em capacitores, como a tela sensível ao toque de um smartphone, que está bem estabelecida”, explicou Kwiatkowski. “Nós nos concentramos em ter uma boa integração do sensor na mão robótica, que deve ser confiável no armazém.”
As garras 2F com capacidade tátil integram-se aos robôs existentes usando comunicação RS-485 nativa e uma placa de conversão USB, disse Robotiq. As pontas dos dedos táteis são projetadas para preservar a mecânica de aderência com impacto mínimo no golpe e no alcance, e apresentam cabeamento robusto.
Robotiq apregoa durabilidade e escalabilidade do EOAT
Robotiq disse que milhares de suas garras já estão operando em ambientes industriais e de pesquisa exigentes em todo o mundo. Ela alegou que suas garras têm uma lista de materiais (BOM) e custo de reposição mais baixos do que mãos antropomórficas ou DIY, reduzindo custos e fornecendo “um caminho prático desde protótipos de laboratório até frotas de robôs em grande escala”.
“Estamos no processo de fazer testes, mas o limite que procuramos atingir é o ciclo de vida das nossas garras, que é da ordem de milhões de ciclos”, disse Kwiatkowski. “Outro elemento interessante do nosso design é a escalabilidade. Esses sensores não são muito complexos para fabricar, o que é importante para nós se recebermos pedidos de centenas de milhares de garras.”
“Mãos articuladas são mais difíceis de controlar e têm mais modos de falha”, disse ela. “Humanóide as mãos são muito legais, mas são mais uma brincadeira de 10 anos, enquanto estaremos prontos para enviar unidades nos próximos meses e iterar em direção ao melhor sensor que se adapta à maioria dos casos de uso.”
As pontas dos novos sensores táteis foram projetadas para serem fabricadas em grande escala. Fonte: Robotiq
Sensores TSF-85 para fornecer dados para IA física
A Robotiq disse que compartilha as melhores práticas para manipulação de dados táteis, incluindo orientações sobre gerenciamento de preconceitos, normalização e detecção de valores discrepantes, para ajudar as equipes a gerar dados consistentes e de alta qualidade para treinamento de modelos. Afirmou que seus sensores permitem que os robôs entendam a geometria do contato, detectem deslizamentos incipientes e melhorem a generalização entre diversos objetos, todos necessários para a atividade física. IA conjuntos de dados.
“É importante certificar-se de que você está alinhando sua coleta de dados com as tarefas apropriadas para não perder tempo”, disse Kwiatkowski. Ela citou três mecanismos do sentido humano de tocar — mudanças sustentadas ou rápidas na pressão, vibração e configuração das mãos. Eles moldam a percepção da forma de um objeto, bem como as capacidades de compreensão e manipulação.
A falta de dados confiáveis sobre sensor modalidades tem dificultado o desenvolvimento e a produção de IA física, segundo Robotiq. A empresa disse que seu {hardware} padronizado e dados táteis fornecem uma base para aprendizagem por reforço, modelos de visão-linguagem-ação (VLA) e aprendizagem por imitação.
Não importa quão bom simulações Pode ser que os desenvolvedores ainda precisem de dados do mundo actual à medida que constroem sistemas generalizados, disse Kwiatkowski. “No Humanoids Summit, ouvi como a IA física está se transformando em IA operacional, mas precisa de 99,9% de confiabilidade”, lembrou ela.
“Para construir uma IA física que realmente funcione, você precisa de {hardware} que possa detectar, responder e aprender com cada interação”, disse Aleksei Filippov, chefe de desenvolvimento de negócios da Robótica Yango Tech. “É por isso que escolhemos a Robotiq. Com o controle de força de precisão e suggestions confiável da Robotiq, capturamos dados sensoriais ricos de cada compreensão.”
“Ao dar aos robôs uma sensação de toque confiável que combina com aderência adaptativa e confiabilidade de nível industrial, o Robotiq permite que a próxima geração de sistemas físicos de IA aprenda mais rápido, opere de forma mais robusta e escale além do laboratório”, disse o empresaque busca colaborar com desenvolvedores.