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解放人类de双手 机器人尝试自主学习抓取物体

发布时间:2017/06/09 14:00

98%de情况下机器人抓萡寄顺晒e.训练机器人如何于不掉落de情况下抓住各种物体通常需要大量de练习.

不过加州大学伯克利分:臀髅抛觗e研究人员联合设计并于即将发表de论文中描述了1款新型de机器人它可以通过研究1个3D形状de数据库来学习如何抓牢新物体.该机器人连接了1个3D传感器和1个可以深度学习神经网络研究人员就乃通过这两者来为其提供物体de图像信息.这些信息包括物体形状 .视觉外观以及如何抓住它们de物理知识.

因此当1个新物体放置于机器人面前时后者只需将物体与数据库中de1个类似对象做相应de匹配.于实际操作中当机器人有超过50%de自信能够抓住1个新物体时98%de情况下都会取得成功.不过要乃机器人de自信不足50%它就会先试探性地抓取这个物体然后形成1个抓取策略.于这种情况下机器人有99%成功de机会.所以克服机器人缺乏自信de方法就乃做1个快速de小检查.

这种训练方法可以减少大量机器学习de时间并且使机器人变得更加灵活.Jeff Mahler1位研究这个项目de博士后向麻省理工科技技术评论表示“亚博买球-亚博买球app-亚博买球官方可以于1天内为深度神经网络生成足够de训练数据从而免去了于1个真正de机器人上运行几个.物理实验de麻烦.”目前于工厂中投入使用de机器人对已知物体de抓取已经非常好的但乃其面对新物体时仍不能很好de适应.这种训练策略de效率和机器人握力de可靠性使该方法于未来de商业应用中能够很好地发挥作用.