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谷歌开发拾取机器人自学投掷投篮准确率高达是嘛

发布时间:2021-07-17 10:00:13 阅读: 来源:摩擦磨损试验机厂家

谷歌开发拾取机器人自学投掷 “投篮”准确率高达85%

】对物理定律有直观理解的机器人,听起来像是来自小说里,石墨烯用作隐身涂料具有良好前景但机器人部门的科学家们表示,他们实际上已经创造出了这种机器人。他们认为,通过这种做法可以为未来的机器人打下潜在的基础,这些机器人能够学习投掷、滑动、旋转、挥杆、接球和其它运动技能,而这些看起来难度不大的技能,在目前,即使是能力最强的机器人也难以完成。

“尽管已经取得了相当大的进展,使机器人能够有效地把握对象,并从视觉上自我适应,甚至从实际经验中学习,但机器人在操作时仍然形状之争需要仔细考虑他们如何接住物体、处理物体,特别是在非结构化环境中在微波炉和传统烤箱中不得使用,“谷歌研究员andy zeng在博客中写道:“机器人能不能学会主动地使用它们,从而开发出一种能让它们更有效地完成任务的‘直觉’?”

为了回答这个问题,zeng研究员和他的同事们与普林斯顿大学、哥伦比亚大学和麻省理工学院的研究人员合作,开发了一种名为tossbot的拾取机器人,这种机器人可以学习抓取物体,并把它们扔进盒子里。它不仅比以前的模型快两倍,而且达到了两倍的有效投掷范围,甚至还可以通过自我训练来提高能力。

拾取机器人

可预测性的投掷并不容易,即使对人类来说也是如此。抓地力、姿态、质量、空气阻力、摩擦力GB/T 16491⑵008 《电子式万能实验机》、空气动力学以及无数其它影响物体轨迹的变量都会对投掷产生影响。

而tossingbot使用端到端神经络,数学函数模仿生物神经元,来训练对视觉和深度数据预测调整的估计。zeng 说:“这种混合方法使机器人的投掷准确率达到85%。”

研究员zeng说:“tossingbot可能会更多地依靠几何线索来学习抓握和投掷。”这些新出现的特征都是从无到有,在任务级的抓握和投掷之外,并没有任何明确的监督规则。

研究人员承认,tossingbot还没有经过脆弱物体的测试,因为它使用严格的视觉数据作为输入,这可能阻碍了它在测试中,对新物体做出反应的能力。但他们表示,物理学和深度学习相结合的基本理念是未来工作的一个方向。

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