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经过训练 机器人或许也能学会造宜家家具

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-11-27  来源:中华卫浴网  浏览次数:349
        这已经成为人们进入他们的第一套公寓的真实途径:从一组神秘的图片中组装一件宜家家具,而不会让您或有问题的物品掉落。

        南加州大学的研究人员认为,还有更好的方法是用拷问教机器人来操纵周围的世界。继去年研究人员的脚步之后,研究人员用机器人手臂组装了那些经典的Stefan椅子(机器人学家喜欢宜家),他们正在向机器人技术界赠送一个新的模拟器,以训练机器人将廉价的瑞典家具组装在一起。最终,他们希望机器将开始对新颖的物体采用我们自己的灵巧性和适应性。女士们,先生们和机器人们,抓住您的内六角扳手。

经过训练 机器人或许也能学会造宜家家具

        对于您和我来说,从宜家(Ikea)组装东西既简单又令人讨厌:您为这一过程感到遗憾,但是您的大脑可以(大部分)将抽象的指令转换为真实的东西。您遇到了各种各样的问题,但是您的创造力可以轻松克服。内六角扳手使您的手抽筋,但您的操作力无与伦比。

        对于机器人来说,这完全是恐怖。当然,机器人已经在流水线上工作了数十年,但它们只是肌肉。例如,它们将车门之类的大件抬起就位,而人类则负责精细的操作,例如拧入微小的零件。机器人的环境是高度组织化,这样的机器从来没有凑合,即使它们是足够聪明的话,他们的不可预测性将会把他们的人类同事的风险。

        但是,如果我们希望机器人能在我们的房屋中得到任何使用,那么它们必须更加灵活。为了使它们到达那里,也许他们需要练习建造宜家家具-这是一个多方面的问题,可以教给机器很多课程。

        这些研究人员通过模拟现实世界的物理原理(如重力和摩擦力)来构建3D数字游乐场。它们还可以使用诸如光照和纹理之类的变量。在这种环境下,他们将模拟不同的机器人,例如单臂索耶(Sawyer)和两臂百特(Baxter),并让他们玩80多种不同的椅子,桌子,书柜等。所有这些都是由游戏引擎Unity渲染的,因此我们人类可以看到机器人的进度。

        当Sawyer和Baxter存在于现实世界中并且可以在任何数量的机器人实验室中学习时,为什么还要经历所有这些麻烦呢?因为让物理的,塑料的机器人学习是一种正义的痛苦。通常,这是通过强化学习来完成的,在强化学习中,机器会尝试不同的策略,并会获得对良好抓地力的奖励,对较差抓地力的惩罚。经过无数次迭代之后,机器人终于迷失了解决方案。在模拟中,您可以旋转数千次迭代,其速度比物理定律所允许的快得多。当然,这样的模拟是不完美的表示,但是它们的效率要高得多。

        这个宜家新奇境的想法是为机器人研究人员提供一个标准化的平台,用于教授机器人如何操纵零件和组装复杂的物体。USC机器人专家约瑟夫·林(Joseph Lim)说:“虽然看上去对人类来说微不足道,但不仅仅是我们抓住了一部分,我们还必须确切地知道要在哪里抓住它以及用多少力。”对于机器人技术而言,这是一个很大的开放性问题。”

        然后是将一堆操作串在一起以构造椅子的问题。各个部分必须以某种方式组合在一起,并且步骤必须以某种顺序组合在一起。为此,研究人员可能会采用“模仿学习”方法,或者通过首先操纵杆来演示机器的操作方法。Lim说:“我们的目标之一是学习如何学习人类的行为。我们观看人类如何组装家具(例如录像带),然后学习如何从根本上复制或模仿家具。”

        不过,不要指望机器人助手会随您的下一张Hattefj?ll办公椅一起提供。一方面,该系统尚无法模拟机器人如何将零件钉或拧在一起。南洋理工大学的工程师Quang-Cuong Pham说,还有两个,仍然存在从模拟到真实的问题,他通过构建宜家椅子的物理机器人进行了上述实验。就是说,要将机器人在模拟中学到的东西转化为现实技能是极其困难的。Pham说:“因此,尚不清楚物理机器人能否成功地在仿真环境中成功完成任务,例如在我们之前的实验中。”

        但是,也许经过几年的培训和不止几把椅子折断,我们的刨花板苦难将是机器的收获。
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