机器人大脑是怎么操作物体的,麻省理工让

原标题:瞄准工业智能化市场,麻省理工让 AI 教机器人操纵物品

原标题:有了这项新技术机器人可就真的成精啦!

麻省理工学院的计算机科学与人工智能实验室开发了一种新系统,使机器人能够拾取和处理任何物体,甚至是他们以前从未见过的物体。尽管智能机器已经变得如此,但大多数工厂机器人仍然需要预先设定他们将要处理的物体

这就是为什么机器人专家自己开发技术可以教会自己如何操纵各种物品。CSAIL的系统称为kPAM,它通过将对象视为3D关键点的集合来创建对象的可视路线图。

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麻省理工学院

CSAIL表示,kPAM或Keypoint Affordance
Manipulation比其他类似技术更准确。在检测到对象上的所有坐标后,它会确定它可以用它做什么。例如,如果它看到一个带把手的杯子,它可以把它挂在钩子上。如果它确定它正在看一双鞋子,它可以将鞋子放在架子上。“仅仅了解一下这个对象

  • 一些关键点的位置 –
    足以支持各种有用的操作任务。这种特殊的表现形式与当今最先进的机器学习完美结合感知和规划算法,“该研究的资深作者,麻省理工学院教授拉斯泰德拉克说。

研究人员希望进一步开发该系统,直到由kPAM驱动的机器可以完成更大的任务,例如卸下洗碗机和擦拭厨房。他们还希望系统可以在未来为更大的操纵机器的工厂机器人提供动力。

人工智能正在一步步走向强大。今天,麻省理工学院又公布了一项新发明,让科技更进一步。

来自engadget的消息称,麻省理工学院最新研究发布的的机器视觉系统可以让机器人自行解决它所看到的问题。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员,发明了一种名为
DON
的“密集的视觉对象网”——让机器人能学会独立观察、理解并操作它们从未见过的物体。

对于反复执行特定动作的机器来说,目前的计算机视觉技术已经足够了,比如从装配线上取下一个物体,把它放到一个箱子里。然而,要让机器人变得足够有用,不仅能在仓库里装箱子,还能在我们自己的家里帮上忙,目前的而技术就显得力不从心了。

研究人员们计划今年10月在瑞士的机器学习大会上展示他们的新发明。

对此,麻省理工学院设计了“DON”系统。

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DON,或称“密集物体网”,是麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)开发的一种新型机器视觉形式。它能够生成一个“可视化路线图”——即以坐标形式排列的可视化数据点的集合。这个系统会把这些单独的坐标集拼接成一个更大的坐标集合,就像您的手机可以将多张照片拼接成一个全景图像一样。这使得系统能够更好、更直观地理解对象的形状以及它在周围环境中的工作方式。

DON试图抓起一只鞋子(图片来源:MIT CSAIL)

“从计算机视觉系统中得到的最粗糙、最高级的东西就是检测目标,”该研究论文的作者、博士生Lucas
Manuelli告诉Engadget。“下一步是进行像素标记,所有的像素都是一个人或一条道路的一部分。很多自我驾驶汽车系统都会进行这两部操作。“

核心研究人员 Lucas Manuelli
说:“目前的许多科技手法都无法识别物体的准确样貌。例如,现有的算法无法操纵机器手柄来抓一个杯子。尤其是当杯子的形状和摆放复杂时,更为艰难。”

“但如果你真的想以某种特定的方式与某个物体互动,比如以特定的方式抓住鞋子或抓住一个杯子,”他继续说道,“那么仅仅有一个边界框或所有对应于杯子的像素是不够的。我们的系统必须得在对象中获得更精细的细节……这种信息对于进行更高级的操作任务是必要的。“

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