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基于学习的新方法训练机器人可靠地拾取和放置物体

导读 迄今为止开发的大多数机器人系统要么可以高精度地处理特定任务,要么可以低精度地完成一系列较简单的任务。例如,一些工业机器人可以很好地...

迄今为止开发的大多数机器人系统要么可以高精度地处理特定任务,要么可以低精度地完成一系列较简单的任务。例如,一些工业机器人可以很好地完成特定的制造任务,但无法轻松适应新任务。另一方面,设计用于处理各种物体的灵活机器人通常缺乏在实际环境中部署所需的精度。

精度和通用性之间的这种权衡迄今为止阻碍了通用机器人(即能够很好地协助人类用户完成许多不同任务的机器人)的大规模部署。解决各种现实问题所需的一项能力是“精确拾取和放置”,这涉及精确地定位、拾取和放置物体在特定位置。

麻省理工学院 (MIT) 的研究人员最近推出了 SimPLE(模拟拾取定位和放置),这是一种基于学习的新型视觉触觉方法,可以让机器人系统拾取和放置各种物体。《科学机器人》杂志介绍了这种方法,它使用模拟来学习如何拾取、重新抓取和放置不同的物体,只需要对这些物体进行计算机辅助设计。

“在机器人操控领域工作的几年中,我们与行业合作伙伴密切互动,”该论文的第一作者 Maria Bauza 和 Antonia Bronars 告诉 Tech Xplore。“事实证明,自动化领域现有的挑战之一是精确拾取和放置物体。这个问题很有挑战性,因为它需要机器人将非结构化的物体排列转换为有组织的排列,以便于进一步操控。”

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