- Fetch ist ein AI-Roboter, der ein Ballspiel eigenständig durchführen kann.
- Der Roboter nutzt ein Arduino UNO Q Board und Computer Vision-Technologie zur Objekterkennung.
- Das Modell wurde trainiert, um orangefarbene Bälle und menschliche Gesten zu erkennen und kann seine Aktionen an die Umgebung anpassen.
- Das Projekt wurde als Open Source veröffentlicht, sodass Interessierte darauf zugreifen und es nutzen können.
Ein YouTuber hat einen neuartigen, autonom agierenden Roboter vorgestellt, der in der Lage ist, ein komplettes Ballspiel eigenständig durchzuführen. Der Roboter trägt den Namen Fetch, benannt nach seinem Hersteller. Dieser Roboter verwendet eine Offline-fähige Closed-Loop-Hardware-Architektur und wird von einer Bare-Metal Arduino Uno Logik gesteuert. Er kann orangefarbene Bälle erkennen und holt diese eigenständig zurück, ohne menschliche Eingaben. Die 3D-gedruckten Teile des Roboters sind nur mit wenigen Schrauben befestigt und das Design ist benutzerfreundlich. Wenn ein orangefarbener Ball ins Sichtfeld gelangt, streckt der 3D-gedruckte Arm sich aus, um den Ball zu greifen.
Die motorisierten Räder des Roboters sind für die Fortbewegung zuständig. Nachdem der Ball geholt wurde, scannt Fetch den Raum, um seinen Besitzer zu finden. Hebt dieser die Hand, kann der Roboter ihn erkennen und den Ball zurückgeben.
Technischer Hintergrund von Fetch
Die Fähigkeit des Roboters, diese Aufgaben zu erfüllen, beruht auf seiner autonomen Technologie. Fetch kann Objekte und menschliche Gesten unterscheiden, was durch künstliche Intelligenz ermöglicht wird. Der Roboter verwendet ein Arduino UNO Q Board, das mit einer Kamera und Computer Vision ausgestattet ist. Es verfügt über zwei Prozessoren, von denen einer für die Bildanalyse und Objekterkennung zuständig ist, während der andere die Motoren und Servos des Roboters steuert. Sector 07 hat Computer Vision mit Edge Impulse trainiert. Das kompakte Gerät nutzt das YOLO-Pro-Modell zur Objekterkennung.
Dieses Modell wurde speziell trainiert, um orangefarbene Bälle und menschliche Hände zu erkennen. Dabei wurden 200 Bilder verschiedener Objekte unter unterschiedlichen Lichtverhältnissen, Bodenbeschaffenheiten und Hintergründen aufgenommen, um dem Roboter zu helfen, Objekte in verschiedenen Umgebungen zu identifizieren.
Nach dem Training erstellt das Modell einen Rahmen um die erkannten Objekte. Je nach Position des Objekts dreht der Roboter die Räder in Richtung des orangefarbenen Balls oder sucht die Hand des Besitzers. Er berechnet auch, wie weit der Roboterarm entfernt sein sollte, um den Ball greifen oder loslassen zu können.
Funktionen und Herausforderungen des Roboters
Fetch ist mit vielen interessanten Funktionen ausgestattet. Der Roboter hat animierte Augen und die Ohren können sich je nach Situation bewegen. Außerdem kann er über Audio-Schnipsel, die von ElevenLabs erstellt wurden, sprachlich reagieren. Während des Designs und der Konstruktion des Roboters traten einige Probleme auf. Während der Tests hatte der Roboter manchmal Schwierigkeiten, den Ball bei starkem Licht zu erkennen, und hatte auch Schwierigkeiten beim Loslassen des Balls. Diese Probleme konnten jedoch durch Anpassungen der Motorgeschwindigkeit, der Greifzeit und der Erkennungseinstellungen überwunden werden. Der Roboter ist nun in der Lage, das Ballspiel vollständig autonom durchzuführen.
Der Hersteller hat das Projekt als Open Source veröffentlicht, sodass Interessierte im Arduino Project Hub die Druckdateien, den Code, die benötigten Komponenten zum Bau des Roboters sowie die Montageanleitungen abrufen können.
Bedeutung der autonomen Technologie des Fetch-Roboters
Das Design des Fetch-Roboters zeigt das Potenzial von künstlicher Intelligenz in der autonomen Bedienung, insbesondere in den Bereichen Objekterkennung und menschliche Interaktion. Durch den Einsatz fortschrittlicher Computer Vision-Technologien kann Fetch effektiv in sich verändernden Umgebungen arbeiten, was für die zukünftige Entwicklung intelligenter Haushaltsgeräte von großer Bedeutung ist. Darüber hinaus fördert der Open-Source-Ansatz die Beteiligung und Innovation innerhalb der Community, sodass mehr Menschen diese Technologien erlernen und verbessern können, was die Verbreitung und den Fortschritt der Robotik vorantreibt.