Chưa bằng Wall-E, nhưng robot tái chế rác của MIT có thể nhận biết giấy, nhựa và kim loại chỉ bằng một cú chạm

.

Tái chế rác tự động là một điều không sớm thì muộn cần phải áp dụng, khi mà mỗi năm loài người chúng ta tạo ra một lượng rác thải khổng lồ.

Nhưng đối với robot, việc phân biệt các chất liệu khác nhau chỉ bằng cách dùng camear để "nhìn" vật thể là điều không hề dễ dàng. Đó là lý do tại sao sàng lọc hàng núi sản phẩm tái chế, bao gồm giấy, nhựa và kim loại, thường là một công việc tương đối nặng nhọc kể cả đối với những cỗ máy.

Thực ra, đó là trước khi MIT giới thiệu concept robot RoCycle - một chú robot có thể phân biệt giấy, nhựa và kim loại, sau đó chọn lọc và phân loại các vật liệu này theo từng khu vực tương ứng. Điểm đặc biệt là thay vì sử dụng camera, RoCycle tận dụng các cảm biến nhúng trên các cánh tay máy của nó - giống như con người chạm vào các vật thể vậy.

Được phát triển bởi các nhà khoa học từ MIT CSAIL và Yale, chú robot này có thể nhận biết một vật thể được làm từ giấy, kim loại hay nhựa bằng cách chạm vào chúng với một loại cánh tay đặc biệt, được làm từ chất liệu gọi là auxetics, mang lại cho chú robot mô-men chuyển động linh hoạt hơn so với các robot với cánh tay hoạt động bằng khí nén.

Một mô-tơ thông thường đảm nhận việc điều khiển cánh tay chạm vào từng vật thể cần tái chế. Lúc này, các cảm biến sẽ phân biệt độ cứng của giấy, nhựa và kim loại, đồng thời biết được độ lớn của vật thể. Đối với kim loại, robot có thể nhận biết bằng cách thử tính dẫn điện.

"Đầu tiên, cánh tay sẽ dùng "cảm biến căng" để ước tính kích thước vật thể, sau đó sử dụng hai cảm biến áp lực để ước lượng lực cần thiết để nắm vật thể. Những dữ liệu này - cùng với dữ liệu hiệu chuẩn về kích thước và độ cứng của vật thể thuộc các loại vật liệu khác nhau - chính là thứ giúp cánh tay cảm nhận được vật liệu tạo nên vật thể. Và bởi các cảm biến xúc giác còn có thể dẫn điện, nên chúng có thể phát hiện kim loại bằng cách tính toán sự thay đổi tín hiệu điện từ".

RoCycle đạt mức chính xác 85% khi nhận biết các vật liệu ở trạng thái tĩnh, và 63% khi vật thể nằm trên băng chuyền. Kết quả ấn tượng này đạt được mà không hề cần đến camera. Và các nhà nghiên cứu hi vọng kết hợp hệ thống xúc giác với một hệ thống camera sẽ giúp cải thiện hơn nữa độ chính xác của những con robot tái chế sau này.

Nguồn: khoahocphattrien.vn