Foto: AIRO IDLab UGent

Belgen organiseren wedstrijd 'was ontvouwen voor robots' in Japan: "Moeilijkste stap in het vouwproces"

Een team van de universiteit Gent heeft deze week een competitie 'was ontvouwen voor robots' georganiseerd in Japan. Het klinkt ludiek, maar met dit soort wedstrijden hopen robotwetenschappers een stap dichter te zetten richting het uiteindelijke doel: een robot ontwikkelen die ons kan helpen om huishoudelijke taken uit te voeren. 

Tijdens de International Conference on Robotics and Automation (ICRA), een internationale conferentie over robotica in Japan, stonden wel meer opvallende wedstrijden - koken met robots bijvoorbeeld - op het programma, maar eentje ervan werd georganiseerd door Belgen. 

Het Artificiële Intelligentie- en Roboticalab' van de UGent (AIRO IDLab) had dit jaar de eer om de competitie 'robotisch grijpen en manipuleren' vorm te geven. Het team van de UGent had in het verleden zelf al meerdere wedstrijden gewonnen waarin robots de was moesten opvouwen, maar voor deze editie had het zelf iets moeilijkers in gedachten: de was ontvouwen.

"Uit ons onderzoek blijkt dat het mooi open strekken van een stuk textiel de moeilijkste stap is in het hele vouwproces", zegt Francis wyffels, medeverantwoordelijk van het AIRO IDLab van de Ugent.

Bekijk: beelden van het kampioenschap 'was ontvouwen voor robots' in Japan

Voor ons lijkt het eenvoudig: je kijkt naar een stapel was, je haalt daar een keukenhanddoek uit, spreidt die open en vouwt ze op. Dat opvouwen blijkt voor een (goed geprogrammeerde) robot niet heel moeilijk, maar de stap ervoor is dat wel. 

"Textiel is voor robots - die 'zien' via camera's - niet eenvoudig om te percipiëren", verduidelijkt Wyffels in De Ochtend op Radio 1. "Als we in ons lab een stuk textiel mooi uitgespreid voor een robot leggen, heeft die 99 procent kans om dat stuk mooi op te vouwen. Als we het ontvouwen - dus als we een propje voor de robot leggen - dan is momenteel de succesratio nog maar 60 procent."

Huishoudrobot

De opdracht voor de deelnemers van de bijzondere wedstrijd tijdens de ICRA-conferentie was de volgende: vind de optimale grijppunten van een hangend kledingstuk, waardoor zoveel mogelijk oppervlakte van het stuk textiel zichtbaar wordt. 

11 teams namen deel aan de wedstrijd en allen brachten ze de opdracht tot een goed einde. Het Koreaanse team 'AIR-jnu' ging met de overwinning lopen. Maar voor de organisatoren van de wedstrijd - en voor de wetenschap - valt er met deze wedstrijd misschien wel nog méér te winnen. 

Het is heel moeilijk om zoiets buiten een labo-omgeving te gaan brengen

Francis wyffels, medeverantwoordelijke AIRO IDLab (UGent)

"De bedoeling voor ons was natuurlijk om de aanpak van de 11 teams die meededen te kunnen vergelijken. En om daarover te kunnen publiceren." Tijdens deze wedstrijd volgen alle deelnemende wetenschappers namelijk dezelfde protocollen en ze werken ook met dezelfde robots. Daardoor kan het (ont)vouwproces bij robots voor de eerste keer in de geschiedenis op grote schaal worden vergeleken.

Op zich lijkt ook dat niet meteen baanbrekend, maar dit soort experimenten en wetenschappelijk werk gebeurt met één doel in het achterhoofd: een robot ontwikkelen die huishoudelijke taken zou kunnen overnemen.

Wyffels denkt echter niet dat we die huishoudhulp binnen de eerste 10 jaar mogen verwachten. "Als we Optimus zien, de robot van Tesla, dan lijkt het alsof die alles kan. Maar het is heel moeilijk om zoiets buiten een labo-omgeving te gaan brengen."

Bekijk: Tesla-robot Optimus doet yoga en haalt eieren uit een doosje zonder ze te breken

In de industrie wordt al met succes geëxperimenteerd met robots, maar ook die omgeving is veel gestructureerder dan een huis. "Ik denk niet dat we binnen 3 jaar bijvoorbeeld een robot gaan hebben die bij ons thuis de tafel gaat opruimen."

"Thuis lopen mensen rond en staan alle soorten stoelen, tafels, glazen, tassen, noem maar op. Alles is ook anders in elk huis. Dat is heel, heel complex en de vraag is nog maar of we daar binnen de 10 jaar tijd überhaupt een oplossing voor vinden."

Meest gelezen