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麻省理工的機器人將視覺和觸覺結合起來學習詹佳的游戲

時間:2019-04-08來源:廣州樂行機器視覺設備技術有限公司瀏覽次數:

     在麻省理工學院3號樓的地下室,機器人正在仔細考慮下一步的行動。它輕輕地插入一個街區,在一個單一的,緩慢的,但令人驚訝的敏捷的積木游戲中,尋找最好的碎片提取而不倒塌的塔。
    
     該機器人由麻省理工學院的工程師開發,配備有柔軟的手指夾、強制手腕和外部攝像頭,所有這些都用于觀察和感受塔及其各種部件。
    
     當機器人小心地推動一個模塊時,計算機會從它的相機和袖帶中獲得視覺和觸覺反饋,并將這些測量值與機器人先前的動作進行比較。它還考慮到了這些舉措的結果——特別是,是否在某個配置中成功地提取了一個模塊,并由一種特定的力。機器人實時地學習是繼續推還是移動到新的擋塊上,以防止塔架墜落。
    
     Jenga玩機器人的細節今天發表在《科學機器人學》雜志上。麻省理工學院機械工程系Walter Henry Gale的職業發展助理教授Alberto Rodriguez說,機器人展示了在以前的系統中很難實現的東西:快速學習執行任務的最佳方法,而不是J。UST來自視覺線索,這是目前普遍研究的,但也來自觸覺和身體的相互作用。
    
     羅德里格斯說,與象棋或圍棋等更純粹的認知任務或游戲不同,玩Jenga還需要身體技能,如檢測、推、拉、放置和對齊棋子。它需要交互感知和操作,你必須觸摸塔臺才能理解如何以及何時移動棋盤。很難模擬,所以RoboTS必須通過與真正的Jenga塔的交互來學習現實世界。關鍵的挑戰是通過使用有關物體和物理的常識從相對較少的實驗中學習。
    
     他說,研究人員開發的觸覺學習系統可以用于除Jenga以外的其他應用程序,尤其是需要仔細的物理交互的任務,包括將可回收材料從垃圾填埋場分離出來和組裝消費品。
    
     羅德里格斯說:幾乎在手機裝配線的每一步中,卡扣或絲扣的感覺都來自于用力和觸摸,而不是視覺。學習這些動作的模型是這項技術的主要動力。
    
     論文的第一作者是麻省理工學院的研究生尼瑪·法澤利,團隊成員還包括米奎爾·奧利爾、吳佳軍、吳鄭和麻省理工學院的大腦和認知科學教授喬舒亞·特南鮑姆。
    
     在Jenga-Swahili建筑游戲中,54個矩形方塊被堆疊成18層,每層三個方塊,并且每層的方塊都垂直于下面的方塊。游戲的目標是小心地提取一個方塊并將其放在塔頂上,以創建一個新的水平,而不是推翻整個結構。

廣州樂行機器視覺設備技術有限公司專業從事自動化檢測設備,視覺傳感器研究與開發,提供各種行業的解決方案,作為專注于機器視覺應用的公司,我們在視覺、機械、電氣方面的整合能力達到了較高水平。能在短期內根據客戶的需求研發、設計、生產出較高水平的非標設備、檢測系統。

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