El nuevo dispositivo RoboCraft puede exprimir plastilina, soltarla y hacer diferentes letras con ella.
"Modelar y manipular objetos es"Es una habilidad importante para que los robots puedan aprender rápidamente a realizar tareas industriales y domésticas complejas, como rellenar bolas de masa, enrollar sushi y hacer cerámica", dice Yongzhu Li, estudiante graduado de CSAIL y autor de un nuevo artículo sobre RoboCraft.
Sin embargo, los autores señalan que los objetos conalta plasticidad, como la masa o la plastilina, no se entienden bien. Por lo tanto, con la ayuda de RoboCraft, el equipo aprende modelos dinámicos basados en datos sensoriales multidimensionales.
Cuando el robot utiliza material lisoforma indefinida, se debe tener en cuenta toda la estructura antes de realizar cualquier simulación en el objeto. Los autores convirtieron las imágenes en gráficos de pequeñas partículas, utilizaron una red neuronal gráfica como modelo dinámico para hacer predicciones más precisas sobre el cambio en la forma del material.
La primera parte, la percepción, esaprender a ver un objeto (plastilina). El robot usa cámaras para recopilar datos sensoriales visuales del entorno, que luego se convierten en pequeñas nubes de partículas que se pueden usar para inferir la forma de un objeto. La red neuronal basada en gráficos luego usa los datos de partículas especificados para modelar la dinámica del objeto y cómo se mueve. Después de eso, los algoritmos planifican el comportamiento del robot.
Ahora el equipo quiere enseñar al robot a envolver rellenos ya preparados en bolas de masa.
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