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新型机器人把灵活度的功夫练到当前的极点示波管

2020-05-27

2017-08-23 20:29:18来源: 贤集网

根据国外媒体的报道,研究人员最近研发出一款新型机器人,该款机器人可以迅速抓取任何不规则形状的物体。该款被命名为DexNet2.0的敏捷机器人,深入的研究了虚拟图书馆数据库中10000个具备不同特征的三维物体,该机器人通过自身的深度学习系统,可以迅速的对物体进行预判,选择合适的方案来抓取各种具备不规则形状的物体。该款机器人凭借其出色的功能可以广泛的应用在医疗领域,也可以用于家庭生活。

这款机器人是由加州大学伯克利分校的研究人员所开发,它能轻易抓取任何形状不规则的物体。该款机器人搭载深度学习系统,已经对虚拟图书馆数据库中超过10000的三维物体进行了识别,并且当新物体出现的时候,机器人可以迅速通过深度学习系统,对物体进行识别,探究得出一种最佳的抓取方案,准确的对各种物体进行抓取。麻省理工学院的技术人员表示,该款机器人要优于以往的任何一款机器人。

通过测试,我们有理由相信该款机器人可以成功的拿起任何形状不规则的物体,因为测试数据显示,当机器人抓起物体抬高和摇晃时也不会轻易地把物体弄掉,而且数据显示其冲功率可以高达98%,远远超过任何以往的机器人。而当该款机器人实在难以找到相关数据,不能得出如何抓取形状不规则物体的方案时,机器人会通过触摸物体来更好的进行计算,选取最优的抓取方案。

一旦机器人采取了触摸的预处理,那么它抓取并抬高物体的成功率将会达到99%以上。通过与西门子公司研究小组的合作,展示了DexNet2.0机器人新的学习方法。该款机器人加入了最新的获取云信息的能力,而这也使得机器人的功能得到了大幅提升。因此DexNet2.0机器人非常有希望在医疗机构和家庭生活中发挥重要作用。

尽管目前许多研究人员正在研究机器人通过实践学习来掌握和操纵物体的课堂,但是所取得的成果却并不多。这款被称作DexNet2.0的机器人,实现了自我学习的功能,而且不需要练习,就可以操控物体。领导这项研究工作的加州大学伯克利分校肯·戈德堡(KenoGoldberg)教授表示说:“虽然我们没有做更多的相关试验,但是我们坚信我们可以取得更好的效果,而这也使得我们整个团队都非常兴奋。”

代替练习的是机器人自身的深度学习系统,机器人通过对10000个3D模拟物体进行计算和分析,来实现对于不规则物体的识别,对这10000个3D模拟物体的研究包括物体的外观、形状以及如何抓取等内容。如今在工厂里已经投入使用的机器人是十分精确的,但是当它们面对一个不熟悉的物体时,却显得十分笨拙。虽然亚马逊等公司在仓库里使用机器人来移动产品,但机器人不会为订单挑选个性化的对象,机器灵巧性的提高可能带来人工智能的突破性进步。

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