æ“控物體的機(jÄ«)器人ä¾é æ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)來(lái)了解周?chÄ“)沫h(huán)境,但是這些æ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)通常需è¦ç¶“(jÄ«ng)éŽ(guò)仔細(xì)的安è£ä»¥åŠæŒçºŒ(xù)çš„æ ¡æº–(zhÇ”n)å’Œç¶è·(hù)。
分æ€æ©Ÿ(jÄ«)器人有幾類(lèi)近日,由谷æŒæ©Ÿ(jÄ«)器人技術(shù)部門(mén)和哥倫比亞大å¸(xué)çš„ç ”ç©¶äººå“¡å…±åŒç™¼(fÄ)è¡¨çš„ä¸€é …(xià ng)æ–°ç ”ç©¶æ出了一種解決方案,其ä¸æ¶‰åŠä¸€ç¨®æŠ€è¡“(shù),這種技術(shù)å¯ä»¥é€šéŽ(guò)å¸(xué)ç¿’(xÃ)使用多臺(tái)彩色æ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)來(lái)完æˆä»»å‹™(wù)而無(wú)需明確的3D表é”(dá)。他們表示,與基線(xià n)相比,機(jÄ«)器人在進(jìn)è¡Œå›°é›£çš„å †ç–Šå’Œæ’入任務(wù)上具有出色的任務(wù)性能。
鋼æ¿åˆ‡å‰²åˆ†æ€æ©Ÿ(jÄ«)å™¨äººé€™é …(xià ng)最新工作是建立在谷æŒå¤§é‡çš„æ©Ÿ(jÄ«)器人技術(shù)ç ”ç©¶çš„åŸºç¤Ž(chÇ”)之上。去年10月,谷æŒçš„科å¸(xué)家發(fÄ)表了一篇論文,詳細(xì)介紹了一個(gè)å為Form2Fitçš„æ©Ÿ(jÄ«)器å¸(xué)ç¿’(xÃ)系統(tÇ’ng),其目的是教一個(gè)帶有å¸åŠ›è‡‚的拾å–æ©Ÿ(jÄ«)器人將物體組è£æˆå¥—件。谷æŒBrainç ”ç©¶äººå“¡æ£åœ¨å°‹æ±‚一種新穎的機(jÄ«)器人任務(wù)è¦(guÄ«)劃技術(shù),他們表示這種技術(shù)å¯ä»¥ä½¿æ©Ÿ(jÄ«)械手æ“控多個(gè)物體。最近,谷æŒåœ˜(tuán)隊(duì)åˆæé–‹(kÄi)了ClearGraspçš„é¢ç´—,這是一種å¯ä»¥å¹«åŠ©æ©Ÿ(jÄ«)器人更好地è˜(shÃ)別é€æ˜Žç‰©é«”çš„AI模型。
æ£å¦‚ç ”ç©¶äººå“¡æ‰€æŒ‡å‡ºçš„é‚£æ¨£ï¼Œç›´åˆ°æœ€è¿‘ï¼Œå¤§å¤šæ•¸(shù)自動(dòng)化解決方案ä»éƒ½æ˜¯ç‚ºå‰›æ€§è¨(shè)置而è¨(shè)計(jì)的,在這種剛性è¨(shè)ç½®ä¸ï¼Œé‡å¾©(fù)執(zhÃ)行腳本化的機(jÄ«)器人動(dòng)作來(lái)移動(dòng)到é (yù)è¨(shè)定的ä½ç½®ã€‚這種方法需è¦é«˜åº¦æ ¡æº–(zhÇ”n)çš„è¨(shè)置,但是這種è¨(shè)ç½®å¯èƒ½æ—¢æ˜‚è²´åˆè€—時(shÃ),并且缺ä¹è™•ç†ç’°(huán)境變化所需的é¯æ£’性。計(jì)ç®—æ©Ÿ(jÄ«)視覺(jué)的進(jìn)æ¥å·²ä½¿æ©Ÿ(jÄ«)械手的抓æ¡æ€§èƒ½æé«˜ï¼Œä½†æ˜¯è«¸å¦‚å †ç–Šï¼Œæ’入和精密安è£ç‰ä»»å‹™(wù)ä»ç„¶å…·æœ‰æŒ‘戰(zhà n)æ€§ã€‚é€™æ˜¯å› ?yà n)樗麄冃枰ç™?duì)任務(wù)ç’°(huán)境具有準(zhÇ”n)確的3D幾何知è˜(shÃ),包括物體的形狀和姿勢(shì),ä½ç½®ä¹‹é–“的相å°(duì)è·é›¢å’Œæ–¹å‘以åŠå…¶ä»–å› ç´ ã€‚
相比之下,這個(gè)團(tuán)隊(duì)的方法利用了多æ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)視圖和強(qiáng)化å¸(xué)ç¿’(xÃ)框架,å¯ä»¥å¾žä¸åŒçš„角度ç²å–圖åƒå¹¶ä»¥é–‰ç’°(huán)æ–¹å¼ç”¢(chÇŽn)生機(jÄ«)器人動(dòng)作。他們表示,通éŽ(guò)直接從æ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)視圖ä¸é€²(jìn)行組åˆå’Œå¸(xué)ç¿’(xÃ),而無(wú)需ä¸é–“æ¥é©Ÿï¼Œå¾žè€Œå¯ä»¥æ”¹å–„狀態(tà i)估計(jì),åŒæ™‚(shÃ)æ高系統(tÇ’ng)å‹•(dòng)作的é¯æ£’性。
在實(shÃ)é©—(yà n)ä¸ï¼Œç ”究人員將他們的è£ç½®éƒ¨ç½²åˆ°ä¸€å€‹(gè)模擬環(huán)境ä¸ï¼Œé€™å€‹(gè)ç’°(huán)境包å«ä¸€å€‹(gè)é…備有抓手的kukaæ©Ÿ(jÄ«)械手臂,兩個(gè)放置在機(jÄ«)器人å‰é¢çš„垃圾箱,以åŠä¸‰å€‹(gè)å¯ä»¥ä¿¯çž°é€™äº›åžƒåœ¾ç®±çš„æ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)。這個(gè)æ©Ÿ(jÄ«)械手臂的第一個(gè)任務(wù)是將一個(gè)垃圾箱與一個(gè)å–®ç¨(dú)çš„æ–¹å¡Šå †ç–Šæ”¾åœ¨ä¸€å€‹(gè)隨機(jÄ«)çš„ä½ç½®ï¼Œå¾žè—(lán)色或橙色的方塊開(kÄi)始。而在其他任務(wù)ä¸ï¼Œæ©Ÿ(jÄ«)械手臂的任務(wù)是將一個(gè)木塊牢固地æ’å…¥ä¸é–“的固定è£ç½®ï¼Œå¹¶å°‡æ–¹å¡Šå †ç–Šåœ¨å¦ä¸€å€‹(gè)之上。
京æ±åˆ†æ€æ©Ÿ(jÄ«)器人å«ä»€ä¹ˆç ”究人員在10張圖形å¡ç‰‡ä¸Šé‹(yùn)行了180個(gè)數(shù)æ“š(jù)收集作æ¥(yè),以訓(xùn)練他們的強(qiáng)化å¸(xué)ç¿’(xÃ)模型,æ¯æ¬¡ä½œæ¥(yè)æ¯å°æ™‚(shÃ)å¯ç”¢(chÇŽn)生約5000次的æ’入任務(wù)ã€‚ç ”ç©¶äººå“¡çš„å ±(bà o)告稱(chÄ“ng)他們?nèi)〉昧顺晒?,并大大é™ä½Žäº†åŸºäºŽç²¾åº¦çš„ä»»?wù)的錯(cuò)誤率,尤其是第一個(gè)å †ç–Šä»»å‹™(wù)的錯(cuò)誤率為49.18%,第二個(gè)å †ç–Šä»»å‹™(wù)則為56.84%,æ’入任務(wù)則為64.1%。
三亞七軸分æ€æ©Ÿ(jÄ«)器人論文的åˆè‘—者寫(xiÄ›)é“:“有效利用多種視圖å¯ä»¥æ›´å…¨é¢åœ°è§€(guÄn)察與任務(wù)相關(guÄn)的潛在狀態(tà i)。我們的多視圖方法å¯ä½¿RGBæ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)完æˆ3D任務(wù),而無(wú)需明顯的3D表é”(dá),并且無(wú)需æ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)-æ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)å’Œæ”åƒæ©Ÿ(jÄ«)-æ©Ÿ(jÄ«)å™¨äººçš„æ ¡æº–(zhÇ”n)。在將來(lái),通éŽ(guò)å¸(xué)ç¿’(xÃ)æ”åƒé 放置方法,單個(gè)移動(dòng)æ”åƒé 也å¯ä»¥å¯¦(shÃ)ç¾(xià n)é¡ž(lèi)似的多視圖優(yÅu)å‹¢(shì)?ï¼?/p>進(jìn)å£åˆ†æ€æ©Ÿ(jÄ«)器人批發(fÄ)èœé³¥(niÇŽo)驛站分æ€æ©Ÿ(jÄ«)器人申通快éžåˆ†æ€æ©Ÿ(jÄ«)器人