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研究人員使用AI教機器人如何將物體交給人類

2020年04月28日 17:16 ? 次閱讀

(文章來源:教育新聞網)

英偉達(Nvidia)研究人員在本周發表的預印研究論文中提出了一種人類到機器人交接的方法,其中機器人會在半途中遇到人類,對人類的抓握進行分類,并計劃一條從人類手中拿走物體的軌跡。他們聲稱與基線相比,移交更為流暢,他們說這可以為協作式倉庫機器人的設計提供參考,從而提高工人的生產率。

正如合著者所解釋的那樣,越來越多的研究集中在實現無縫人機切換的問題上。假設人類可以將物體反向放置在機器人的夾具中,那么大多數解決了將物體從機器人傳遞到人類的挑戰。但是,人和物體姿態估計的準確性會受到遮擋的影響(即,當物體和手相互遮擋時),并且人類在搬運物體時經常需要注意其他任務。

AL t4518534740984832 研究人員使用AI教機器人如何將物體交給人類

Nvidia小組離散化了人類將小物件固定在幾類中的方式,因此,如果一只手抓住一個障礙物,則該姿勢可以分為“打開式”,“捏式”,“捏式” ,“捏側”或“提起”。然后,他們使用Microsoft Azure Kinect深度相機編輯數據集,以訓練AI模型將持物體的手分類為這些類別之一,特別是通過向對象顯示手的示例圖像并記錄對象的行為20至60秒的姿勢相似。在錄制過程中,該人可以將其身體和手移動到不同的位置,以使相機的視點多樣化,并且捕獲了對象的左右手,共拍攝了151,551張圖像。

研究人員將交接任務建模為所謂的“健壯的邏輯動力學系統”,該系統會生成運動計劃,從而避免在給定分類的情況下機械手與手之間發生接觸。該系統必須適應不同的可能的抓握,并做出反應選擇接近人類并從中獲取物體的方式。直到它穩定地估計出人們想要如何展示該塊時,它才會停留在“原始”位置并等待。

在一系列實驗中,研究人員對一系列不同的手部姿勢和握法進行了系統的綜述,包括分類模型和任務模型。來自Franka Amika的兩個不同的熊貓機器人安裝在不同位置的同一張桌子上,人類用戶將四個不同顏色的塊交給了它們。
? ? ? (責任編輯:fqj)

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