Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) представили роботизированную руку, которая
システムのアルゴリズムであるFuseBotが、可能性のあるものを決定しますヒープの下のオブジェクトの位置と方向。次に、干渉しているオブジェクトを削除し、探しているアイテムを取得するための最も効率的な方法を見つけます。この手法により、FuseBotは、最先端のロボットシステムの2倍の速さでより多くの隠されたオブジェクトを見つけることができました。
ロボットは確率的推論を使用してアイテムを検索します
このデバイスは、失われたものを検索しますが、たとえば、市場や大型店の倉庫でも検索します。返品の処理を任せることができるロボットは、ソートされていないヒープ内のアイテムを見つけることを簡単に学ぶことができます。
FuseBotシステムでは、ロボットアームビデオカメラとRFアンテナを使用して、混合パイルからマークされていないアイテムを取得します。システムはカメラで山をスキャンして、環境の3Dモデルを作成します。これらの電波はほとんどの硬い表面を通過できるため、ロボットは山の中や地下で何が起こっているかを「認識」します。
アルゴリズムは情報を組み合わせて更新します環境の3Dモデルであり、ターゲットアイテムの潜在的な場所を強調表示します。ロボットはおおよそのサイズと形状を知っています。次に、システムはヒープ内のオブジェクトとタグの位置に関する情報を使用して、移動が最も少ないターゲットアイテムを見つけるために削除するアイテムを決定します。
ロボットは、オブジェクトがどのように方向付けられているかを知りませんパイル、またはそれらがその上にある重い物体の圧力からどのように変形することができるか。彼は、オブジェクトのサイズと形状、およびマークの位置について知っていることを使用して、確率論的推論を通じてこの問題を解決し、3次元空間をモデル化します。
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