Robotlara Süper Yetenekler

Yeni yöntem robotların yakalama yeteneklerini geliştiriyor.

Nesneleri toplayan ve hareket ettiren robotlar (montaj hatlarında olduğu gibi) yararlı olabilir, ancak genellikle sadece belirli bir yönelime yerleştirilen belirli nesne türlerini kavramak için programlanırlar. Ancak, şimdi, bilim adamları, daha çok yönlü olmalarına izin veren bir yöntem geliştirdiler. Avustralya’nın Queensland Teknoloji Üniversitesi’nden (QUT), Dr. Jurgen Leitner, “Mevcut robotik kavrama sistemlerinin kilit eksikliğinden biri, bir nesnenin hareket ettirilmesi gibi, hızla değişime uyum sağlayamamasıdır.” “Dünya öngörülebilir değil – işler değişiyor, hareket ediyorlar ve birbirleriyle karışıyorlar ve çoğu zaman bu uyarı olmadan gerçekleşiyor – bu yüzden robotların etkili olmalarını istiyorsak, çok yapılandırılmamış ortamlara adapte olabilmeleri ve çalışabilmeleri gerekiyor.”

Bu amaçla, Leitner liderliğindeki bir ekip, yapay sinir ağını (bilgisayarların örnekleri analiz ederek görevleri öğrenmesini sağlayan yapay zeka tabanlı bir sistem) geliştirerek başladı. Bu ağı ve bir derinlik haritalama kamerasını kullanarak, iki parmaklı bir toplama robotu daha sonra, önüne yerleştirilen nesnelerin hareketli, dağınık bir koleksiyonunun bir piksel-piksel derinlik haritasını yapabildi ve daha sonra en iyi kavrayış yöntemini belirledi. Bu nesnelerden herhangi birini almak için.

Doktora araştırmacısı Douglas “Gerçek dünya testlerimizde, rakip geometriye sahip daha önce görülmemiş nesneler ve kavrama girişimi sırasında taşınan bir dizi ev eşyası üzerinde yüzde 88’lik bir başarı oranı elde ettiğimizde yüzde 83’lük bir başarı elde ettik. Dinamik dağınıklığı kavramak.” Teknoloji, ekibin 2017’de Amazon Picking Challenge’ı kazanmak için kullandığı bir sistem üzerine inşa edildi. MIT ve Princeton’dan bilim adamları, robotların bir çöp kutusundan rastgele nesneler almasına izin veren bir sistem geliştirdi, ardından nesnelerin ne olduğunu ve nerede olması gerektiğini belirledi gitmek.