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新算法诞生,基于视觉模型的强化学习,让全能

来源: 时间:2018-12-26
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第一代叠衣服机器人由英国、希腊和捷克科学家们联合开发的新型机器人。但较为遗憾的是,它的速度慢得令人发指,叠完一件T恤需要至少6分钟,你可能会抓狂。

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机器人由一个矩形机身和两支机械臂组成,它首先可以识别并拿起一件皱皱巴巴的衣服,然后开始在左右臂间切换、缓慢地识别衣物,寻找折叠点。

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然后,它会把衣服放在桌面上,开始折叠。折叠一个部分之后,它会停下来,进一步识别并计算折叠点,然后继续操作。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

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最终,才会将衣物完全折叠好。测试视频已经使用3倍快放,机器人完成整个步骤耗费2分钟以上,现实中显然非常地缓慢。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

当时我们都认为这项技术虽然仍不够成熟,但也是机器人第一次能够正确分辨衣物类型、并且完成折叠,已经是非常难得了。开发人员还测试了裤子、毛巾等,机器人都可精准识别出类型。

其实目前绝大多数机器人,都无法自我适应和从对复杂的环境中学习通用运动能力。

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这就带来了一个难题:机器人只能很“笨拙”地完成一些程序员率先编程好的动作,并且是用单一的物体来完成单一的技能,这个特定的任务和道具就是它的全世界。比如,会递杯子就不会叠被子。

这意味着,我们可能要设计成千上万种机器人,只为了应对某一个具体任务。这实在是太蠢了。不过,要让机器学会自主感知世界,并根据环境变化做出相应的动作,那可是个大工程。

最近,伯克利大学就研究出了一种新的算法,基于视觉模型的强化学习,让全能机器人成为可能。

当机器人具有了掌握一般性技能并将其内化成“经验”的能力,能够灵活地执行多种同类任务,不需要每次都重新学习或编程,前景显然是值得惊喜的。

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利用该算法模型,机器人在移动物体时,可以根据当前的动作图像中的像素分布,预测出下几帧图像中的像素分布,继而预测到该动作的下几秒钟的画面。简单来讲,就是根据当前图像中机器和物体在环境中的位置与其运动趋势,来预测机器人下一步动作产生的结果。

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