Ein Roboter ist erschienen, der mit 100%iger Genauigkeit verlorene Dinge findet

Forscher des Massachusetts Institute of Technology (MIT) haben einen Roboterarm vorgestellt

kombiniert visuelle Informationen undHochfrequenzsignale zur Suche nach versteckten Objekten. Basierend auf dieser Arbeit entwickelten sie ein neues System, mit dem jedes Objekt unter einem Haufen oder Boden hervorgeholt werden kann.

Der Algorithmus des Systems, FuseBot, bestimmt das Wahrscheinlichedie Position und Ausrichtung der Objekte unter dem Haufen. Es findet dann den effizientesten Weg, um störende Objekte zu entfernen und das gesuchte Objekt wiederzufinden. Diese Technik ermöglichte es FuseBot, mehr versteckte Objekte doppelt so schnell zu finden wie das fortschrittlichste Robotersystem.

Der Roboter sucht mithilfe von Wahrscheinlichkeitsrechnungen nach Artikeln

Dieses Gerät kann nicht nur für verwendet werdenSuche nach verlorenen Sachen, aber auch zum Beispiel im Lager von Marktplätzen und großen Geschäften. Ein Roboter, der mit der Verarbeitung von Retouren beauftragt werden kann, kann leicht lernen, Artikel in einem unsortierten Haufen zu finden.

Im FuseBot-System der Roboterarmverwendet eine Videokamera und eine HF-Antenne, um einen nicht markierten Gegenstand aus einem gemischten Stapel zu holen. Das System scannt den Haufen mit einer Kamera, um ein 3D-Modell der Umgebung zu erstellen. Diese Funkwellen können die meisten harten Oberflächen durchdringen, sodass der Roboter „sieht“, was im Inneren des Haufens oder im Untergrund vor sich geht.

Algorithmen kombinieren Informationen, um sie zu aktualisieren3D-Modell der Umgebung und Hervorheben der potenziellen Standorte des Zielobjekts; Der Roboter kennt die ungefähre Größe und Form. Das System verwendet dann Informationen über die Objekte im Haufen und die Position der Tags, um zu bestimmen, welches Element zu entfernen ist, um das Zielelement mit den wenigsten Bewegungen zu finden.

Der Roboter weiß nicht, wie Objekte darunter ausgerichtet sindstapeln oder wie sie sich durch den Druck schwerer Gegenstände verformen können. Er löst dieses Problem durch probabilistisches Denken, indem er sein Wissen über die Größe und Form des Objekts und die Position der Markierung verwendet, um den dreidimensionalen Raum zu modellieren.

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