Le nouvel appareil RoboCraft peut presser la pâte à modeler, la libérer et en faire différentes lettres.
"Modéliser et manipuler des objets estune compétence importante pour les robots afin qu'ils puissent rapidement apprendre à effectuer des tâches industrielles et ménagères complexes telles que farcir des boulettes, rouler des sushis et fabriquer de la céramique », déclare Yongzhu Li, étudiant diplômé du CSAIL et auteur d'un nouvel article sur RoboCraft.
Cependant, les auteurs notent que les objets avecune grande plasticité, comme la pâte ou la pâte à modeler, ne sont pas bien comprises. Par conséquent, avec l'aide de RoboCraft, l'équipe apprend des modèles dynamiques basés sur des données sensorielles multidimensionnelles.
Lorsque le robot utilise un matériau lisseforme indéfinie, l'ensemble de la structure doit être pris en compte avant toute simulation sur l'objet. Les auteurs ont transformé les images en graphiques de petites particules, ont utilisé un réseau neuronal graphique comme modèle dynamique pour faire des prédictions plus précises sur le changement de forme du matériau.
La première partie, la perception, estapprendre à voir un objet (pâte à modeler). Le robot utilise des caméras pour collecter des données sensorielles visuelles de l'environnement, qui sont ensuite transformées en petits nuages de particules pouvant être utilisées pour déduire la forme d'un objet. Le réseau neuronal basé sur des graphes utilise ensuite les données de particules spécifiées pour modéliser la dynamique de l'objet et la façon dont il se déplace. Ensuite, les algorithmes planifient le comportement du robot.
L'équipe veut maintenant apprendre au robot à emballer des garnitures prêtes à l'emploi dans des boulettes.
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