MIT’nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zekâ Laboratuvarı ile Tianjin Üniversitesi’nden araştırmacılar, yerleşik algılama ve daha hassas hareket takibi içeren nesneler tasarlamayı kolaylaştıran X-Hinges adlı bir araç geliştirdi. Yazılım, günlük nesneleri daha etkileşimli hale getirmek için sensörler ve iletken izler için farklı malzemeleri gömüyor; böylece sinyal karışmasını azaltmayı ve basılan nesnenin hareketi birden fazla yönde algılamasını hedefliyor.
Temel bilgiler
- X-Hinges, otomatik olarak iki farklı malzeme yerleştiriyor: biri sensörler, diğeri kablo benzeri izler için.
- Yazılım, sıkıştırma, yukarı-aşağı ve sağa-sola olmak üzere en fazla üç hareket eksenini destekliyor.
- Araştırmacılar aracı, bir robota blokları nasıl kavrayacağını öğreten bir eldiven yapmak için kullandı.
- Ayrıca, sıkıldığında parlaklığı değişen origami tarzı bir lamba da ürettiler.
- Çalışmanın, kasım ayı başında ACM User Interface Software and Technology Sempozyumu’nda sunulması planlanıyor.
X-Hinges öğrenciler ve araştırmacılar için ne anlama geliyor?
Robotik, insan-bilgisayar etkileşimi ve dijital üretim alanlarında çalışan öğrenciler ve araştırmacılar için X-Hinges, hareketi 3B baskı sırasında algılayabilen etkileşimli nesneler üretmenin bir yolunu gösteriyor. Araç; eldiven, lamba, oyuncak ve algılama sistemleri gibi, sonradan eklenen sensörlere ya da baskı sonrası işlemlere bağlı kalmadan gerçek zamanlı tepki veren cihazların tasarlanmasına yardım edecek şekilde konumlanıyor.
Bu yaklaşım özellikle esneyebilen nesnelerden doğru hareket verisi alınması gereken projelerde önemli. Ekip, yazılımın aynı nesne içinde farklı hareketleri destekleyebildiğini ve sensörleri nesnenin eklem gibi bükülen bölgelerine yerleştirebildiğini söylüyor. Bu, yakalanan parmak hareketinin başka bir cihaza hızlı ve güvenilir biçimde aktarılması gereken robotik kavrama eldiveni gibi uygulamalarda kritik olabilir.
Araştırmacıların işaret ettiği bir pratik sınırlama ise kalibrasyon. Her basılı nesne biraz farklılık gösterebildiği için, dışarıdan aynı görünen iki cihaz aynı sensör okumalarını üretmeyebiliyor. Ekip bu sorunu gidermek için çıktıları yeniden kalibre eden bir bilgisayarlı görü sistemi kurdu.
X-Hinges nasıl çalışıyor?
X-Hinges, kullanıcıların bir nesneyi seçip şekilleri birleştirerek kurmasına ve ardından parçaların nasıl hareket edeceğini belirlemesine izin veriyor. Yazılım, sensör sinyalini iletken iz sinyalinden ayırmaya yardımcı olacak şekilde iletken malzemeleri yerleştiriyor; araştırmacılara göre bu, bir cihazın yorumlanmasını zorlaştıran karışmayı azaltıyor.
Araç; özel şekil, silindir, dikdörtgen ve ince dış hat seçeneklerini destekliyor. Tasarımcılar ayrıca üç eksendeki hareketi tanımlayabiliyor; bu, çoğu zaman yalnızca tek ekseni destekleyen önceki yaklaşımlardan farklı bir adım. Araştırmacıların verdiği örneklerde bu esneklik, kuyruğu yukarı-aşağı hareket eden çizgi film köpekbalığı biçimli bir kontrolcü ile kullanıcının sıkmasına tepki veren bir lamba üretmeyi mümkün kıldı.
Signal karışması neden sorun?
Bu bir sorun çünkü sensörler ve izler çoğu zaman aynı malzemeyle üretildiğinde sinyalleri birbirine çok benzer hale gelebiliyor. Araştırmacılar bu durumu aynı anda iki radyo istasyonu duymaya benzetiyor. Pratikte bu, sistemin bir kişinin bir nesneyi nasıl hareket ettirdiğini ya da tuttuğunu doğru yorumlamasını engelleyebiliyor.
X-Hinges, algılama ve kablolama işlevleri için farklı malzemeler kullanarak daha güçlü sensör sinyalleri korunmasını ve cihazın hareketi daha iyi okumasını amaçlıyor. Bu da dokunma, bükülme ya da bir nesnenin üstüne yerleştirilmesi gibi etkileşimlere doğru tepki vermesi gereken nesneler için yaklaşımı yararlı kılıyor.
Araştırmacılar hangi cihazları yaptı?
X-Hinges kullanarak ekip, olası kullanım alanlarının çeşitliliğini gösteren birkaç prototip üretti. Eldivenlerden biri, parmak eklemi hareketini kaydederek ve bu bilgiyi insansı bir ele göndererek robota blokları nasıl kavrayacağını öğretebiliyor. Bir başka örnek ise sıkıldığında parlaklığını değiştiren küçük, origami tarzı bir lamba.
Araştırmacılar ayrıca, üzerine yerleştirilen nesneleri tanımlayabilen bir sistem de geliştirdi. Çalışmada anlatılan örnekte bir muz, dokunsal verilerden neredeyse anında tanındı. Ekip, bu tür nesne algılama sistemlerinin havaalanları ve marketler gibi ortamlarda yararlı olabileceğini söylüyor.
Teknolojinin sonraki adımı ne?
Araştırmacılar, algılama ve eyleme geçirmeyi nesne tamamlandıktan sonra eklemek yerine tek bir 3B baskı içinde birleştirmek istediklerini söylüyor. Bu, daha önceki basılı tendon güdümlü mekanizmalar üzerindeki çalışmayı genişletebilir ve yeni bedenleşmiş zekâ platformlarını destekleyebilir.
Şimdilik ana zorluk, aynı nesnenin basılmış kopyaları arasında kalibrasyonu daha sorunsuz hale getirmek. Mevcut sistem çıktıları hizalamak için bilgisayarlı görü kullanıyor ve ekip gelecekte sinyal yeniden kalibrasyon mekanizmasını doğrudan tasarım sürecine yerleştirmeyi umuyor.
