Роботите са се научили да хващат и преместват предмети с лекота

Автоматизирането на складови задачи може да бъде предизвикателство. Много действия, които са естествени за хората, всъщност са такива

всъщност са голямо предизвикателство зароботи. Например, решаване къде и как да получите различни видове обекти. По-нататъшната координация на движенията на раменете, ръцете и китките също е важна, необходима за преместване на всяко от тях от едно място на друго. Освен това роботите се движат по-рязко, което увеличава риска от повреда както на предмети, така и на роботи.

„Складовете все още се обслужват основнохората, тъй като роботите все още имат много трудно време да вземат надеждно много различни предмети, обяснява Кен Голдбърг, старши автор на изследването. - На автомобилна поточна линия същото движение се повтаря отново и отново, за да може да се автоматизира. Но в склада всички поръчки са различни. "

Видео, демонстриращо работата на складов роботизиран манипулатор с движение преди и след прилагането на дълбока невронна мрежа. Кредит: Ichnowski et al.

В по-ранна работа Голдбърг и научнатаИзследователят от Калифорнийския университет в Бъркли Джефри Ихновски създаде устройство за планиране на движение, оптимизирано за хващане. Инженерите обаче не успяха да направят движенията плавни. Въпреки че параметрите на софтуера бяха коригирани, за да създадат точно това, изчисленията отнеха средно около половин час.

В ново проучване на Голдбърг и Ихновски презСътрудничеството с аспиранта от UC Berkeley Yahav Avigal и студента Vishal Satish значително ускори времето за изчисление на плановика на движението чрез интегриране на невронна мрежа с дълбоко обучение.

Невронните мрежи позволяват на робота да се учи от тяхпримери. По-късно роботът често може да обобщава подобни обекти и движения. Тези приближения обаче не винаги са достатъчно точни. Голдбърг и Ихновски откриха, че приближението, генерирано от невронната мрежа, може след това да бъде оптимизирано с помощта на персонализиран планировчик. Чрез комбинирането на невронната мрежа с устройството за планиране на движение, екипът намали средното време за изчисление от 29 секунди на 80 милисекунди. 

Авторите на изследването са уверени, че благодарение на товаи други постижения, роботите скоро ще могат да помагат на складовите работници.„Това е страхотна нова възможност за роботите да подкрепят хората“, заключава Голдбърг.

Прочетете също

Невроните в човешкия мозък и мрежата от галактики са сходни

Поради движението на плочите дъното на Тихия океан вече е дълбоко под Китай

Учените са хакнали робот прахосмукачка, за да записват дистанционно разговорите на потребителите