原創(chuàng) | 文 BFT機(jī)器人

在德克薩斯大學(xué)達(dá)拉斯分校的智能機(jī)器人和視覺實(shí)驗(yàn)室里，一個(gè)機(jī)器人在桌子上移動(dòng)一包黃油玩具。通過達(dá)拉斯分校計(jì)算機(jī)科學(xué)家團(tuán)隊(duì)開發(fā)的新系統(tǒng)，機(jī)器人每推動(dòng)一次，就能學(xué)會(huì)識(shí)別物體。

新系統(tǒng)允許機(jī)器人多次推動(dòng)物體，直到收集到一系列圖像，進(jìn)而使系統(tǒng)能夠分割序列中的所有物體，直到機(jī)器人識(shí)別出這些物體。以前的方法都是依靠機(jī)器人的一次推動(dòng)或抓取來 "學(xué)習(xí) "物體。

該團(tuán)隊(duì)在7月10日至14日于美國加利福尼亞州圣克拉拉市舉行的機(jī)器人：科學(xué)與系統(tǒng)會(huì)議上發(fā)表了研究論文。會(huì)議論文的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn)是論文的新穎性、技術(shù)質(zhì)量、重要性、潛在影響和清晰度。

機(jī)器人能做飯、收拾餐桌和清空洗碗機(jī)的日子還很遙遠(yuǎn)。但該研究小組的機(jī)器人系統(tǒng)取得了重大進(jìn)展，它利用人工智能幫助機(jī)器人更好地識(shí)別和記憶物體，論文的資深作者于翔博士說。
Erik Jonsson工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)助理教授項(xiàng)博士說："如果你要求機(jī)器人拿起杯子或給你拿一瓶水，機(jī)器人就需要識(shí)別這些物體?！?/p>

UTD研究人員的技術(shù)旨在幫助機(jī)器人檢測家庭等環(huán)境中的各種物體，并歸納或識(shí)別類似的常見物品，如不同品牌、形狀或大小的水瓶。

在Xiang的實(shí)驗(yàn)室里有一個(gè)儲(chǔ)物箱，里面裝滿了常見食品的玩具包裝，如意大利面條、番茄醬和胡蘿卜等，用來訓(xùn)練名為Ramp的實(shí)驗(yàn)室機(jī)器人。Ramp是一個(gè)Fetch Robotics移動(dòng)機(jī)械手機(jī)器人，站在一個(gè)圓形的移動(dòng)平臺(tái)上，大約有4英尺高。Ramp有一個(gè)長長的機(jī)械臂，上面有七個(gè)關(guān)節(jié)。末端是一只方形的 "手"，有兩個(gè)手指，可以抓取物體。

Xiang說，機(jī)器人學(xué)習(xí)識(shí)別物品的方式與兒童學(xué)習(xí)與玩具互動(dòng)的方式類似。推動(dòng)物體后，機(jī)器人就學(xué)會(huì)了識(shí)別物體。有了這些數(shù)據(jù)，我們就可以訓(xùn)練人工智能模型，這樣機(jī)器人下次再看到這個(gè)物體時(shí)，就不需要再推它了。到第二次看到這個(gè)物體時(shí)，它就會(huì)直接把它撿起來。

研究人員的方法新穎之處在于，機(jī)器人會(huì)對每個(gè)物品推15到20次，而以前的交互式感知方法只使用一次推力。Xiang說，多次推動(dòng)可以讓機(jī)器人用包含深度傳感器的RGB-D攝像頭拍攝更多照片，從而更詳細(xì)地了解每件物品。這就減少了出錯(cuò)的可能性。

研究人員表示，這種長時(shí)間機(jī)器人交互進(jìn)行物體識(shí)別的系統(tǒng)，可以顯著提高機(jī)器人識(shí)別日常生活中各類物品的能力。這對機(jī)器人完成家務(wù)等復(fù)雜任務(wù)，提升其視覺和認(rèn)知能力大有裨益。

后續(xù)研究將繼續(xù)提升機(jī)器人的其他功能，如運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和控制，以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的任務(wù)，例如分類回收物品等。這項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步有望加速機(jī)器人進(jìn)入日常生活，服務(wù)人類需求。

作者?|?Tina

排版 | 春花

審核 | 柒柒

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