抓取人们在日常生活中拾取的笨拙形状的物品对于机器人来说是一项艰巨的任务。不规则形状的物品,例如鞋子,喷雾瓶,打开的盒子,甚至橡皮鸭,都很容易被人抓住和拿起,但是机器人在知道??要在哪里握住把手时感到挣扎。
为了克服这个问题,迈出了重要的一步,加州大学伯克利分校的机器人专家建造了一个机器人,该机器人可以拾起和移动不熟悉的现实世界中的物体,成功率为99%中国机械网okmao.com。
伯克利大学教授Ken Goldberg,博士后研究员Jeff Mahler和自动化科学与工程实验室(AUTOLAB)创建了 名为DexNet 2.0机器人。DexNet 2.0的高掌握成功率意味着该技术很快将在工业中应用,并有可能彻底改变制造和供应链。
DexNet 2.0通过称为深度学习的过程获得了高度精确的灵活性。研究人员建立了一个庞大的三维形状数据库(总共670万个数据点),神经网络使用该数据库来学习将拾取和移动具有不规则形状的对象的抓取。然后将神经网络连接到3-D传感器和机械臂。
将对象放置在DexNet 2.0的前面时,它会快速研究形状并选择一个抓握,该抓握将成功地在99%的时间内拾取并移动对象。DexNet 2.0也比以前的版本快三倍。