MITCSAIL训练AI机器人操作未见过

来源:    作者:笔名    2019-09-13

  来源:东方头条 日期: 11:16:00 导读:原标题:MIT CSAIL训练AI机器人操作未见过的物体选自VB原文|KYLE WIGGERS乌镇智库编译人工智能技术的 原标题:MIT CSAIL训练AI机器人操作未见过的物体

  选自VB

  原文|KYLE WIGGERS

  乌镇智库编译

  人工智能技术的影响比机器人技术更具变革性。位于旧金山的AI创业公司开发出一个模型,能指导机械手操纵物体,其精度在全球范围内可能都是最为先进的,另一个例子则是Softbank Robotics为其机器人产品Pepper注入情商,怕是要给留守儿童和老人带来点福音。

  这方面最新的进展来自美国麻省理工计算机科学与人工智能实验室(MIT CSAIL)。上周六CSAIL在arxiv上发表一篇论文:

  Descriptors and Application to Robotic Manipulation (论文地址:),详尽描述了一个计算机视觉系统,他们称之为密集对象络(Dense Object Nets,DON),能够从视觉上理解并让机器人操作之前从未见过的物体。

  图片|DON系统和抓住一杯的Kuka机器人的特写镜头。

  来源:Tom Buehler / MIT CSAIL

  他们计划于今年10月份在苏黎世召开的机器人学习大会(the conference on Robot learning)上展示团队最新的研究成果。

  该论文的第一作者、在读博士Lucas Manuelli在CSAIL站上发表文章说,很多现有的算法还无法通过马克杯手柄的部分抓住马克杯,特别是如果马克杯直立或者倒下的状态下,杯子给到计算机的视觉不一样,也就是说计算机可能无法识别同一个物体处于多种朝向下的一个特定部分的特征。

  DON不是一个控制系统,它实际上是一个自我监督的深度神经络,经过训练后的DON以坐标的形式标记对象,生成对象的描述符,当一个新的物体呈现在它面前,它能够自主挑选出参考框架,再映射到三维中,将其形状可视化。

  图片|DON帮助机器人手臂拿起鞋子。

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