作為一種游戲概念和現(xiàn)象，元宇宙自 90 年代以來就一直存在并蓬勃發(fā)展，但關(guān)于它的信息卻只限于一個小小的游戲亞文化小團體。直到現(xiàn)在，元宇宙的概念才獲得了更重要的社會貨幣。而這個主題的未來看起來是光輝燦爛的。我們知道，這是因為科技領(lǐng)域的一些大公司已經(jīng)從他們的研發(fā)預(yù)算中拿出了一筆可觀的資金來培養(yǎng)和發(fā)展這個勇敢的新世界。谷歌、微軟、蘋果、Nvidia、Adobe 和許多其他公司都在元宇宙上下重注，成為未來最新的個人和專業(yè)互動平臺。

機器人技術(shù)和元宇宙的融合

元宇宙與機器人技術(shù)重疊的承諾是，所有這些都將在未來幾十年成為普遍的技術(shù)。最近在意大利的熱那亞展示了將這種幻想轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實的第一步。在第 17 屆國際建筑展的意大利館，意大利技術(shù)研究所的研究人員公布了 iCub3 化身系統(tǒng)。

該發(fā)明有兩個玩家：第一個是機器人，第二個是操作者。機器人反映了操作者的行動。在這種情況下，操作員坐在離機器人 300 公里遠的地方，穿上一件連體衣，用它來指揮機器人的行動。這套連體服包括跟蹤操作者身體運動的手套和跟蹤用戶面部表情、眼睛運動和聲音調(diào)制的 VR 頭盔。這套連體服允許操作者控制機器人，同時將機器人的所有觸覺傳回給操作者。機器人和操作員之間的連接是通過寬帶互聯(lián)網(wǎng)連接建立的。這標(biāo)志著仿人機器人首次被用于代表人類。iCub3 開辟的誘人的遠程旅游途徑只是新冰山的一角。一個激動人心的新世界正以其令人難以置信和令人心動的市場機會向我們招手!

在城市交通領(lǐng)域的另一個使用案例中，汽車制造巨頭現(xiàn)代汽車公司在一次會議上分享了其元交通概念。在元移動性的支持下，該公司設(shè)想將 "人工智能和自動駕駛等擴展機器人技術(shù) "模糊化。通過這一概念，現(xiàn)代公司正在提請人們注意，在未來，機器人將作為現(xiàn)實世界和虛擬世界之間的通道，也就是說，機器人和人工智能驅(qū)動的將運行我們的車輛。在這個烏托邦式的愿景中，再加上物聯(lián)網(wǎng)的下一個大概念，將產(chǎn)生一個無人駕駛汽車將促進人類交通的世界。

但這還不是全部，元宇宙和機器人技術(shù)的結(jié)合也正在闖入新的領(lǐng)域，進入直觀的手術(shù)。這種手術(shù)涉及機器人執(zhí)行遠離手術(shù)室的醫(yī)生的動作。手術(shù)適應(yīng)性機器人、人工智能和增強現(xiàn)實的結(jié)合，正在迎來明天激進的新醫(yī)療景觀。

要像互聯(lián)網(wǎng)一樣在我們的生活中無處不在，元宇宙仍有很長的路要走。然而，一旦這個概念開始在商業(yè)上獲得成功，它的指數(shù)式上升將成為定局。就像互聯(lián)網(wǎng)一樣，它將深深地滲入，并顛覆--為了更好地--世界的運作方式。

人們對由機器人系統(tǒng)驅(qū)動的智能工廠越來越感興趣，以解決重復(fù)性、費力的任務(wù)。在機器人驅(qū)動的智能工廠應(yīng)用中，一項有影響但有挑戰(zhàn)性的任務(wù)是機器人抓?。涸诓煌沫h(huán)境中使用機器人手臂自主抓取物體。機器人抓取需要各種計算機視覺任務(wù)，如物體檢測、分割、抓取預(yù)測、抓取計劃等。雖然在利用機器學(xué)習(xí)進行機器人抓取方面取得了重大進展，特別是在深度學(xué)習(xí)方面，但一個巨大的挑戰(zhàn)仍然是需要大規(guī)模、高質(zhì)量的 RGBD 數(shù)據(jù)集，涵蓋廣泛的場景和排列組合。為了解決這個大的、多樣化的數(shù)據(jù)問題，受到了最近興起的元宇宙概念的啟發(fā)，它大大縮小了虛擬世界和物理世界之間的差距。元宇宙允許我們創(chuàng)建真實世界制造場景的數(shù)字雙胞胎，并虛擬出不同的場景，從中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練模型。

MetaGraspNet?是一個大規(guī)模的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，用于通過基于物理學(xué)的元空間合成的視覺驅(qū)動的機器人抓取。擬議的數(shù)據(jù)集包含100,000 張圖像和 25 種不同的物體類型，并被分成 5 個難點，以評估不同抓取場景下的物體檢測和分割模型性能。第一階段包括詳細的物體檢測、分割、布局注釋和布局加權(quán)的性能指標(biāo)腳本。

@article{chen2021metagraspnet, author = {Yuhao Chen and E. Zhixuan Zeng and Maximilian Gilles and Alexander Wong}, title = {MetaGraspNet: a large-scale benchmark dataset for vision-driven robotic grasping via physics-based metaverse synthesis}, journal = {arXiv preprint arXiv:2112.14663}, year = {2021}

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