觀察、對比、一抓准:AI 讓這個機械臂有了人類一樣的抓取技術
對於已經輕車熟路的任務,機器人做起來效率無人能及,但如果遇到了新問題,比如需要抓起一個不熟悉的物品,機器人通常會卡殼。不過 AI 的加入可以解決這一問題,Dex-Net 系統就利用深度學習讓機器手能高效完成對不熟悉物品的抓取。
這套系統的原理其實與人抓取物品類似。我們看到一個物品時,會先理解它的形狀,然後將其與自己熟悉的其他物體進行對比,利用已經掌握的知識找到抓取物體的最佳方式。
不過,Dex-Net 可沒有人類的眼睛和記憶,因此其發明者直接給它輸入了超過 600 萬個人工 3D 物品圖像,並對這些物品的抓取方法做了一一解釋。在實際使用中,這套系統會先對物品進行掃描,隨後與雲端記憶庫進行對比,然後按照最接近的抓取方法進行操作。
在測試中,研究人員拿了幾個 Dex-Net 從沒見過的物體,結果它在抓取中只失誤了一次,水平相當高。雷鋒網還注意到,Dex-Net 的判斷相當迅速,平均不到一秒它就能找到正確的抓取方法。
Dex-Net 是加州大學伯克利分校機器人專家的作品,今年 7 月,他們將在一場展會上給我們呈現該系統的最新版本。同時,機器人專家還準備公布這 600 萬個物品的數據集和他們多年來積累的點雲資料庫。
Via. TechCrunch
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