DON试图抓起三只鞋子(图片来源,科学研商协会

2019-10-03 23:13栏目:技术
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原标题:瞄准工业智能化市场,麻省理工让 AI 教机器人操纵物品

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传统的机器人需要人事前进行编程,而新一代工业机器人的核心特征是智能化。科研团队逐渐将工业机器人研发重点由基础技术研发向应用开发转变,使工业机器人更加智能化,具有更强的感知能力、更好的机敏性,并且可以自主执行任务。

人工智能正在一步步走向强大。今天,麻省理工学院又公布了一项新发明,让科技更进一步。

人工智能已经在让工业自动化简化制造过程,让机器人更容易训练,从而使更多的制造行业更容易实现自动化及智能化。

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麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员,发明了一种名为 DON 的“密集的视觉对象网”——让机器人能学会独立观察、理解并操作它们从未见过的物体。

工业机器人巨头Fanuc公司宣布了一种新的基于人工智能的技术,该技术教授机器人如何使用简单的注释和传感器技术从垃圾箱中挑选正确的物体,并将训练过程缩短数小时。机器人手臂经过培训,可以从箱子中拣出物品,并用于繁琐,耗时的任务,例如进行大量的零件分拣,使用相机拍摄示例部件的图像,以使机器人与视觉传感器匹配。然后,训练拣选机器人熟悉各种规则,明白需要拾取哪些部件。

研究人员们计划今年10月在瑞士的机器学习大会上展示他们的新发明。

“过去制定这些规则必须通过大量的迭代和反复试验,需要非常繁琐的过程与时间,“Fanuc公司机器人事业部负责人Kiyonori Inaba博士表示。

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DON试图抓起一只鞋子(图片来源:MIT CSAIL)

这些规则包括如何定位部件或其他部件最明显的细节,然后操作员需要在出错时对它进行校正。在新行业中应用智能机器人,找到足够多的工程师和熟练的操作人员来训练机器人非常具有挑战性。

核心研究人员 Lucas Manuelli 说:“目前的许多科技手法都无法识别物体的准确样貌。例如,现有的算法无法操纵机器手柄来抓一个杯子。尤其是当杯子的形状和摆放复杂时,更为艰难。”

这便是具备人工智能技术的机器人的用武之地。它简化了培训过程,因此操作人员只需要在屏幕上的垃圾箱中查看部分照片,然后设置一些需要拾取的示例,就像向小孩子展示如何进行区分,这比传统的自动化机器人所需的训练周期少得多,并且还可以进行多个机器人训练。

DON 不是一个控制系统。相反,它是一种自我监督的深层神经网络——一种模仿大脑神经元功能的分层算法——训练机器人用精确坐标的形式来描述物体。在训练结束后,DON 能够自主地挑选出参考框架。当一个类似的新物体出现时,DON 就可以将它们映射到一起,在三维空间中计算出物体的可视化形状。

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“人类操作员很难向机器人展示如何移动物品,以便让它知道进行相应的动作已达到想要的效果,”Inaba说。“但是通过利用人工智能技术,操作员可以比传统方法更直观地教授机器人。”他补充说。

DON的视角(图片来源:MIT CSAIL)

根据研究人员所说,不论是硬的物体(如帽子)还是软的物体(如毛绒玩具),DON 都只需要20分钟就可以完成学习。DON 可以识别各种各样的物品,包括适度变形的物品以及质感非常轻薄的物品。

此外,DON 并不会分辨物体的颜色和纹理,这使得它在使用 RGB 或深度数据上更有优势。因为只要一点轻微变形,颜色和纹理就会改变,不具备“可抓取”的特性。

“在工厂里,机器人通常需要十分复杂的部件才可以工作,”Manuelli 说,“但是像 DON 这样的系统就能省去这些复杂部件。只需拍一张照片,就能掌握和操纵物体。”

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DON正在抓取一只杯子(图片来源:Tom Buehler / MIT CSAIL)

团队认为 DON 可以应用在工业环境中,例如用作仓库机器人。同时,团队希望开发一个更有能力的版本,让机器人可以对物体进行“更深入的理解”。

研究人员写道:“我们认为,DON 是一种新颖的物体表现形式,可以衍生出使许多全新的机器人操作方法。”

在这个领域,国内也有很多公司在做类似的事,例如梅卡曼德、阿丘、库柏特等等。这些公司都在瞄准工业智能化市场,为工业机器人赋予视觉与触觉双重感知能力。返回搜狐,查看更多

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