在這家汽車廠,機器人焊起底盤來比人類更精準、速度也比人類更快,而且機器人不需要休息。但是如果這些機器人犯了錯誤,它們無法返回糾正。這是一個難題,因為糾正錯誤需要一定程度的背景信息,而通常情況下機器人的系統(tǒng)中不存在這樣的信息。
小型快遞分揀機器人多少錢一臺HennyAdmony和她的學生正在試著教這個名為Baxter的機器當雜貨店員,把貨物放到包里。標準攝像機和紅外攝像機的組合幫助Baxter識別物體。對我們而言,真正有趣的部分并不一定是機器人的感知能力,而是機器人接收信息、并把信息納入自己的推理系統(tǒng)的方式,以及其內在推理系統(tǒng)的運作方式。
智能分揀機器人的應用但是為什么不用編程把所有可能的錯誤和潛在解決方式納入驅動機器人運作的算法內呢?這種方法不是很有效,因為可能會漏了這種情況下的某個錯誤,而機器人進入到新的情境中,或者他們的操作對象發(fā)生變化時,它們需要重新定義所有的這些錯誤。所以現(xiàn)在,研究人員正在試著探究出機器人接收、解釋信息的方式,以讓機器人能照著他們的方式推理。這個很困難,聽起來很抽象。我們是人,推理起來十分自然,但是,想要讓機器人也能推理,我們就需要建立這些數(shù)學模型。這項為期四年的項目正由楊百翰大學、塔夫茨大學和馬薩諸塞大學合作完成。
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