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Dex Net 2.0敏捷機(jī)器人:史上最敏捷機(jī)器人,可迅速

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根據(jù)國外媒體的報(bào)道,研究人員最近研發(fā)出一款新型機(jī)器人,該款機(jī)器人可以迅速抓取任何不規(guī)則形狀的物體。該款被命名為Dex Net 2.0的敏捷機(jī)器人,深入的研究了虛擬圖書館數(shù)據(jù)庫中10000個具備不同特征的三維物體,該機(jī)器人通過自身的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以迅速的對物體進(jìn)行預(yù)判,選擇合適的方案來抓取各種具備不規(guī)則形狀的物體。該款機(jī)器人憑借其出色的功能可以廣泛的應(yīng)用在醫(yī)療領(lǐng)域,也可以用于家庭生活。 這款機(jī)器人是由加州大學(xué)伯克利分校的研究人員所開發(fā),它能輕易抓取任何形狀不規(guī)則的物體。 該款機(jī)器人搭載深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),已經(jīng)對虛擬圖書館數(shù)據(jù)庫中超過10000的三維物體進(jìn)行了識別,并且當(dāng)新物體出現(xiàn)的時候,機(jī)器人可以迅速通過深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),對物體進(jìn)行識別,探究得出一種最佳的抓取方案,準(zhǔn)確的對各種物體進(jìn)行抓取。 麻省理工學(xué)院的技術(shù)人員表示,該款機(jī)器人要優(yōu)于以往的任何一款機(jī)器人。 通過測試,我們有理由相信該款機(jī)器人可以成功的拿起任何形狀不規(guī)則的物體,因?yàn)闇y試數(shù)據(jù)顯示,當(dāng)機(jī)器人抓起物體抬高和搖晃時也不會輕易地把物體弄掉,而且數(shù)據(jù)顯示其沖功率可以高達(dá)98%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過任何以往的機(jī)器人。 而當(dāng)該款機(jī)器人實(shí)在難以找到相關(guān)數(shù)據(jù),不能得出如何抓取形狀不規(guī)則物體的方案時,機(jī)器人會通過觸摸物體來更好的進(jìn)行計(jì)算,選取最優(yōu)的抓取方案。 一旦機(jī)器人采取了觸摸的預(yù)處理,那么它抓取并抬高物體的成功率將會達(dá)到99%以上。 通過與西門子公司研究小組的合作,展示了Dex Net 2.0機(jī)器人新的學(xué)習(xí)方法。該款機(jī)器人加入了最新的獲取云信息的能力,而這也使得機(jī)器人的功能得到了大幅提升。因此Dex Net 2.0機(jī)器人非常有希望在醫(yī)療機(jī)構(gòu)和家庭生活中發(fā)揮重要作用。 盡管目前許多研究人員正在研究機(jī)器人通過實(shí)踐學(xué)習(xí)來掌握和操縱物體的課堂,但是所取得的成果卻并不多。這款被稱作Dex Net 2.0的機(jī)器人,實(shí)現(xiàn)了自我學(xué)習(xí)的功能,而且不需要練習(xí),就可以操控物體。 領(lǐng)導(dǎo)這項(xiàng)研究工作的加州大學(xué)伯克利分校肯·戈德堡(KenoGoldberg)教授表示說:“雖然我們沒有做更多的相關(guān)試驗(yàn),但是我們堅(jiān)信我們可以取得更好的效果,而這也使得我們整個團(tuán)隊(duì)都非常興奮。” 代替練習(xí)的是機(jī)器人自身的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),機(jī)器人通過對10000個3D模擬物體進(jìn)行計(jì)算和分析,來實(shí)現(xiàn)對于不規(guī)則物體的識別,對這10000個3D模擬物體的研究包括物體的外觀、形狀以及如何抓取等內(nèi)容。 該項(xiàng)目的博士后研究員杰夫馬勒(JeffoMahler)博士表示說:“我們可以在一天左右的時間內(nèi)為深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù),而不是在一個真正的機(jī)器人上運(yùn)行數(shù)月的物理試驗(yàn)。” 研究人員計(jì)劃公布他們創(chuàng)建的3D數(shù)據(jù)集,而這個數(shù)據(jù)集的面世很可能有助于推進(jìn)機(jī)器人更進(jìn)一步的研究。 布朗大學(xué)專攻機(jī)器人學(xué)習(xí)的助理教授斯蒂芬妮o泰勒克斯(StefanieoTellex)博士,雖然沒有親自參與這項(xiàng)研究,但是一直對這項(xiàng)研究非常關(guān)注,他表示:“這項(xiàng)研究是一件具有深遠(yuǎn)意義的研究,它可以加速機(jī)器人學(xué)習(xí)方面的進(jìn)步,因?yàn)槭占罅康臋C(jī)器人計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)是一件非常困難的事情。” 這項(xiàng)研究是十分令人興奮的,因?yàn)樗砻饕粋€模擬數(shù)據(jù)集可以用來訓(xùn)練模擬物體的抓取,而將這種模式轉(zhuǎn)化為物理機(jī)器人的應(yīng)用才算是真正的成功。控制算法的研究以及機(jī)器硬件和學(xué)習(xí)方法的進(jìn)步正在為新一代機(jī)器人的發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。 這些機(jī)器人能夠執(zhí)行更大范圍的日常任務(wù),某些靈敏的機(jī)器人目前已經(jīng)被應(yīng)用于倉庫中的工作。 麻省理工學(xué)院從事機(jī)器人工作的教授拉斯o特德雷克(RussoTedrake)博士表示說:“研究小組在研制更加靈敏、能力更強(qiáng)的機(jī)器人方面取得了長足的進(jìn)步。” 特德雷克表示說:“加州大學(xué)伯克利分校的研究工作是令人印象深刻的,因?yàn)樗缺A袅藱C(jī)器人傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方法,又融入了機(jī)器人新的學(xué)習(xí)方法,而這些學(xué)習(xí)內(nèi)容涉及到對象的形狀推理方面內(nèi)容。” 敏捷機(jī)器人的誕生將會帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益。 如今在工廠里已經(jīng)投入使用的機(jī)器人是十分精確的,但是當(dāng)它們面對一個不熟悉的物體時,卻顯得十分笨拙。雖然亞馬遜等公司在倉庫里使用機(jī)器人來移動產(chǎn)品,但機(jī)器人不會為訂單挑選個性化的對象,機(jī)器靈巧性的提高可能帶來人工智能的突破性進(jìn)步。 人類手工的靈巧運(yùn)用在人類智力的發(fā)展上起到了至關(guān)重要的作用,這也使得人類擁有了更加清晰的視覺,同時也增加了人類大腦的力量,因此人類也具備了更有效地操縱對象的能力,而這也可以在人工智能的發(fā)展中發(fā)揮借鑒作用。

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