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为什么让机器人抓取个物品那么难?

编辑:互联网行业网时间:2019-07-20 08:38:15阅读次数:

加州大学伯克利教授肯·戈德堡机器人?愁容满面,他不断地在咖啡杯的手擦,还列举了嘴,说:“让机器人所以难以把握如何这样的数据。“今天,人工智能已经可以轻松处理复杂的认知工作,如法律援助和医学研究,但对于机器人,拿起衣服下降仍然是一个幻想。伯克利,康奈尔大学和其他大学和亚马逊,丰田等公司都在不断努力,试图让机器人手具有同样的灵活性。

如果有一天,有人会成功,无疑将引发新一轮的机器人革命,这些智能机将发布进一步的社会生产力。

事实上,机器已经走进我们的生活了几百年,但他们可以做的工作比较有限。“他们被安置在一个固定的位置,重复的任务做各种机械。“Goldberg说。不过,一旦出了工厂,在一些非结构化的环境中,如该餐厅和繁忙的仓库,机器会变得无助。

抓住窍门

“这听起来很简单抢的对象,人类可以轻松完成,即使没有思考,但对于机器人的这个动作是非常微妙的,难以捉摸的。“Goldberg说。不过,如果仔细推敲,其实我们要依靠大脑的过程,完成一个非常复杂的网络。就拿端起杯子,人的大脑会自动计算如何拿杯子最稳定的,它甚至把被明确定义的地方每个手指。

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通过进化人类,大脑已经拥有自己的高度定制化的操作规范。“虽然放在桌子上用笔我从来没有见过,但我知道我可以很容易地把它。“Goldberg说。“在这个过程中拿起笔,大脑重新恢复以前的类似经验和做法回到手。“现在,戈德堡是学习的小动作和他们的学生教机器人。为此,他们成立了一个名为敏捷网(敏捷网络)的特殊网络数据库,存在着近万3D虚拟物品,虚拟物品商店旁数据库的大小,也可以逐步扩展到一百万。

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当我参观了去年九月戈德堡的实验室,他把我在3D打印模型的前许多奇怪。戈德堡让我尝试拿起其中的一个,但我发现这些东西根本无法抓住把柄,所以第一次的模型从我手中滑落。戈德堡说,这种形状被敌对的形状,他想,如果自己的数据库对象可以得到这些形状,机器人还可以坚持灵活性比员工。

为此,DEX-网数据库专门开发的算法对数据库中的每个虚拟对象,我们会尝试不同的方法来抓取1000 1000。三个月后,我又参观了实验室,在那里我看到了Goldberg的得意门生杰夫·马勒,他现在负责数据库操作,并已完成了工业机器人由美的与数据库的连接。“工业机器人善于做重复的工作,但在不断变化的环境的情况下,机器人需要不断适应新的环境,自己觉得这是一个巨大的挑战。“Goldberg说。

与Alexa,马勒让包装盒上的那些奇怪的机器人的3D打印模型。机器人之后倒是给了我商品的打击,而且手滑。然而,错误也可能产生新的体验,如果你能得到数百次试验在一起,然后爬找到这篇文章招,机器人学,所有的网络机器人会学到。

亚马逊在机器人R&d也具有其自己的一组。到2015年,电商巨头亚马逊推出了一个机器人竞赛活动,获胜的机器人未来出货量可能进入服务中心,完全代替人类工人。到2016年,该比赛由代尔夫特的荷兰大学夺得,他们的机器人出从大包12名的商品,并把它们分别具有不同的盒子。当光滑表面抓握产品,机器人使用吸盘,其他爪是通过机。虽然整个过程非常精确,但是速度太慢。

伯克利没有参加比赛,以亚马逊,但今年他们将参加在历史悠久的国内机器人大赛。在比赛中,机器人完成清洗,吃饭或打扫屋子任务。然而,机器人竞争较为有限,每队只能使用丰田的人力支持机器人或软银可爱的小辣椒。

那么,到底是什么吸引国内机器人?“如果你花费$ 2,000可以使家庭清洁如新,我会毫不犹豫地买。“戈德堡预测。这种机器人不仅可以生孩子对扔东西,还帮助残疾人或做家务的老人在未来,他们也可能会承担外出购物任务。

所谓七梦想家某公司做的衣服机器人Laundroid堆,经过多年的研究和开发,该产品将正式在今年三月上市,但它的动作非常缓慢,只能做一个动作叠衣服。

光管康奈尔大学

机器人一双灵巧的手

在1973年回首,原来的“西方世界”的电影中,机器人只安装轻微变形的手。然而,甚至几十年后,现在的机器人有没有进步。戈德堡自己的R&d实验室由美机器人有两个刚性的手指,他们喜欢大白鲨开开合合地。如果他们能够在一个完整的手使用,抓住物品肯定要容易得多。

然而,现在的主要任务德堡队的或现有的工业机器人的提高,打造的机器人灵巧手的未来,该方法可以在完全不同的使用。

在这方面,有机机器人的康奈尔实验室具有一定的优点,它们的仿人机器人具有五个手指,五个手指或硅酮其上建立,而不是金属钝。“简单来说,每个手指就像一个气球,并吸引他们被压缩,其原理和我们常见的彩弹枪类似。此人造手指的底部几乎不能移动,但充入空气,其可以是向内弯曲的顶部模拟人的手操作。“

从理论上讲,你甚至可以顺利地大学和康奈尔大学的机器人握手,这一技术将来可用于创建仿生手。

随着柔软的手指,抢项目将简单得多的过程。“我们按照物体形状人形机器人可以变形,以便它可能没有任何物品把持算法来。“康奈尔大学的专家说,谢泼德。

康奈尔大学的仿生手是不是业界唯一的产品,Bebonic开放仿生公司还具有非常高的完成度灵巧机械手的,但他们仍然需要人来操作,只能连接残疾人的上肢,以收集精确的电信号。此外,这些机器人搭建昂贵,一般人根本买不起。接下来,打开仿生学的目标是自己的机器人产品价格下降至约3000 $。

牧羊犬是对自己的有机硅假手,一旦大批量生产,其成本低至$ 50元左右非常乐观。然而,真正的杀手锏仍处于传感器上的康奈尔大学锏,他们是非常精确的,很容易大批量生产。

康奈尔每个手指人形机器人被植入3支聚氨酯管,研究人员将被称为光导管,它们可以工作为光纤电缆。每个光管分别安装另外两个LED和光检测器,通过所述光管的光将被逐渐与弯曲手指变暗。随后,仅由检测器读出集成无线电和电视的数据,机器人将能够获得的每个手指的位置的程度,以及它与对象物接触。因为它可以感知外部的压力,但也有一个手指疼痛未来。

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长长的一段路

想拥有同样的程度也有很多问题需要克服计算的敏捷性人力,机械和机器人。“工作人员都非常复杂,它们的精度演进蜂窝的水平,我们现在的工作只是模仿它的低层次产品。康奈尔大学传感器的未来,仿生手可以从三个增加到100,但为了实现神经密度可以匹配的人力资源,我们需要成千上万的传感器。“Shepherd说。

应当指出的是,传感器不仅可以增加灵活性完美地解决了仿生手的问题。“在处理传感器数据的问题,我们正在取得进展非常缓慢。“Goldberg说。“所以,光传感器可以是不够的,其算法的组合,我们必须跟上。更糟糕的是坦率地说,我们的理想要求非常。“对于鬼屋家庭主妇,这是个坏消息,但它通过人吃饭碗保存了很多的努力。

通过。?FastCompany

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