Детектор скорости столкновений может сделать роботов лучшими помощниками человека
Инженеры-электрики из Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали ускоренный алгоритм...
Роботы, которые подбирают и перемещают объекты (например, на конвейерах) могут найти широкое применение, но они, как правило, запрограммированы для работы с определенным типом объектов, которые находятся в заданном положении. Однако недавно ученые разработали метод, позволяющий сделать роботов более универсальными.
«Одним из основных недостатков существующих роботизированных систем захвата является неумение быстро адаптироваться к переменам, например, когда объект перемещается, говорит д-р Юрген Ляйтнер из австралийского Технологического университета Квинсленда (QUT). Мир не предсказуем — все меняется и путается и, зачастую, это происходит без предупреждения. Поэтому эффективные роботы должны уметь адаптироваться и работать в неопределенных условиях».
Для этого команда во главе с Ляйтнер начала разработку искусственной нейронной сети (система с ИИ, которая позволяет компьютерам решать задачи на основе анализируемых примеров). С помощью этой сети и камеры, снимающей объемное изображение, робот с двумя пальцами смог составить попиксельную точную карту пространства в движении и распознать набор помещенных перед ним предметов, а затем определял лучший способ захвата для любого из этих объектов.
«Сопоставляя в едином цикле то, что находится перед ним, и используя объемное изображение, роботу не нужно выполнять различные попытки захвата, прежде чем принимать решение, избегая длительных вычислений, говорит исследователь Дуглас Моррисон, один из членов команды. При реальных испытаниях нам удалось добиться 83% точности захвата ранее неизвестных предметов с неудобной формой и 88% успешных попыток были выполнены с бытовыми предметами, перемещающимися во время попытки схватить их».
Эта технология опирается на систему, которую команда использовала в 2017 году, когда выиграла конкурс Amazon Picking Challenge.
Инженеры-электрики из Калифорнийского университета в Сан-Диего разработали ускоренный алгоритм...
Автономные роботы могут осматривать атомные электростанции, очищать нефтяные разливы в океане,...
Исследователи из Университета Билефельда в Германии разработали систему захвата для руки робота,...
Мобильные роботы способны найти широкое применение, и особенно успешно они используются там, где...
На пути к все более и более автономному будущему роботы и системы ИИ должны быть так...
Недавно инженеры из Массачусетского технологического института и Принстонского университета...
При том, что роботы становятся все более умелыми и автономными, они по-прежнему могут нуждаться в...
Когда роботы являются не полностью автономными, временами людям приходится брать управление ими на...
Среди человеческих действий самые важные – те, которые нельзя повторить второй раз. То, что можно повторить, оставь лучше роботам.
Интересное в сети