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解放人类的双手机器人试图学会自己抓取物体。


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在98%的情况下,机器人抓取是成功的。 训练机器人如何抓住各种物体而不摔倒,通常需要大量的练习。 然而,来自加州大学伯克利分校和西门子的研究人员在即将发表的一篇论文中联合设计并描述了一种新型机器人,它可以通过研究3D形状的数据库来学习如何抓住新的物体。 该机器人与一个3D传感器和一个能够进行深度学习的神经网络相连,研究人员通过这两者为它提供物体的图像信息。 这些信息包括形状、视觉外观和如何掌握它们的物理知识。 因此,当一个新的物体放在机器人面前时,后者只需要将该物体与数据库中的一个相似物体进行匹配即可。 在实践中,当机器人有超过50%的信心抓住一个新的物体时,它将在98%的情况下成功。 但如果机器人的置信度低于50%,它会先试探性地抓取物体,然后形成抓取策略。 在这种情况下,机器人有99%的成功机会。 所以克服机器人不自信的方法就是做一个快速的小检查。 这种训练方式可以减少大量的机器学习时间,让机器人更加灵活。 研究这个项目的博士后杰夫·马勒(Jeff Mahler)告诉《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review),我们可以在一天内为深度神经网络生成足够的训练数据,从而避免了在一个真实的机器人上运行几个月的物理实验的麻烦。 目前,在工厂投入使用的机器人对已知物体的抓取已经非常准确,但仍然不能很好地适应新的物体。 这种训练策略的高效性和机器人抓取的可靠性使得这种方法在未来的商业应用中发挥了很好的作用。

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