機器人通過搖晃來學(xué)習(xí)目標(biāo)的特征
機器人現(xiàn)在只需使用傳感器即可通過搖晃物體來計算物體的重量和柔軟度,而無需使用攝像頭或工具。
本文引用地址:http://www.bjwjmy.cn/article/202505/470499.htm來自麻省理工學(xué)院、亞馬遜機器人公司和不列顛哥倫比亞大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種方法,允許機器人通過輕輕搖晃物體來了解物體的重量、柔軟度或內(nèi)容物。機器人可以使用內(nèi)部傳感器在幾秒鐘內(nèi)確定物體的質(zhì)量,而無需攝像頭或外部工具。這種低成本技術(shù)在攝像機可能無法工作的環(huán)境中非常有用,例如在黑暗空間或災(zāi)難恢復(fù)期間。
該方法的一個關(guān)鍵部分是對機器人和物體進行建模的仿真過程,使機器人能夠在交互過程中快速識別物體特征。該技術(shù)與更昂貴的計算機視覺方法一樣有效。它足夠強大,可以處理各種看不見的場景,使其成為各種機器人應(yīng)用的多功能解決方案。
感應(yīng)信號
研究人員的方法使用本體感覺,即感知運動或位置的能力,類似于人類感受啞鈴重量的方式。機器人可以通過其手臂關(guān)節(jié)感應(yīng)物體的重量。當(dāng)機器人舉起物體時,它會從其關(guān)節(jié)編碼器收集數(shù)據(jù),這些編碼器會測量其關(guān)節(jié)的位置和速度,使該方法具有成本效益,而無需額外的傳感器,如觸摸或視覺跟蹤器。該系統(tǒng)使用兩種模型來計算機器人的運動和物體的行為。通過跟蹤機器人的運動并使用關(guān)節(jié)數(shù)據(jù),該算法可以弄清楚物體的特性,例如在相同的力下,較重的物體如何比較輕的物體移動得更慢。
可微分模擬
該技術(shù)使用可微仿真來預(yù)測物體屬性(例如質(zhì)量或柔軟度)的變化如何影響機器人的最終關(guān)節(jié)位置。研究人員希望將這項技術(shù)與計算機視覺相結(jié)合,以獲得更強大的多模態(tài)系統(tǒng)。他們還打算將其應(yīng)用于更復(fù)雜的機器人系統(tǒng),如軟機器人,并處理晃動液體或顆粒材料等物體。最終,他們設(shè)想了這項技術(shù)可以增強機器人學(xué)習(xí),使機器人能夠發(fā)展新的作技能并快速適應(yīng)不斷變化的環(huán)境。
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