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结合AI,让机械手臂能识别物体、自动卸货

时间:2021-08-27
本文摘要:机器人的应用更普及,特别是帮助人们执行各种工作环境下无法完成的任务,降低人们的生产率。但是,机器人不是万能的。比如“识别物品落下”的工作看起来很简单,但对机器人来说很难。 麻省理工大学和普林斯顿大学的研究者设计了具有高肢体灵活性的机器人系统,识别和捕捉物体依然是个问题。现在,许多在线使用的机器人被仔细校准,以开展正确的运动。

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机器人的应用更普及,特别是帮助人们执行各种工作环境下无法完成的任务,降低人们的生产率。但是,机器人不是万能的。比如“识别物品落下”的工作看起来很简单,但对机器人来说很难。

麻省理工大学和普林斯顿大学的研究者设计了具有高肢体灵活性的机器人系统,识别和捕捉物体依然是个问题。现在,许多在线使用的机器人被仔细校准,以开展正确的运动。研究者利用算法,由一般罕见的机械臂(结构上由机器主体、控制器、伺服机构和传感器构成,程序根据作业市场的需要以其一定的登记动作为原作)构成,定制的手和管状深度教程(深度教程是机器学习的一种方式,可以使计算机长得像神经网络一样,展开简单的计算,表现拟人化的识别和不道德。

这个系统的多功能假手用四种不同的方法提出横向用于管状,侧面用于管状,横向手和手同时用于其他工具(用作捕捉墙边的物体)。实验期间,机器人掉物体后,研究者记录有无胜负并输出数据,优化了系统掉各种物体的过程。为了开发自动上下级的机器人,电子商务业者在亚马逊倒计时3年中举办了“亚马逊机器人挑战”,向世界各地的高级人士寻求解决方案。

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在2017年的比赛中,该系统吸引落下物的成功率约为54%,手的成功率为75%,以100%的精度识别物体。科学家建议该系统可以适用于仓库保管业的货物管理效率化、从橱柜中捕捉物品、以及事故再次发生后挖出碎片等不同的场景。机器的深度自学可以根据情况调整,因此相关的潜在应用非常普遍。

同样的深度自学算法也可以用来开发机器的视觉感知系统,教机器人认识现实生活中的一切。


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