新しいRoboCraftデバイスは、粘土を絞って放出し、そこからさまざまな文字を作ることができます。
「オブジェクトのモデリングと操作は、これはロボットにとって重要なスキルであり、団子を詰める、寿司を巻く、陶器を作るなどの複雑な工業用および家庭用作業の実行方法をすぐに学ぶことができます」と CSAIL 大学院生であり、ロボクラフトに関する新しい論文の著者である Yongzhu Li 氏は言います。
ただし、著者は、生地や粘土などの高い可塑性はよく理解されていません。したがって、RoboCraftの助けを借りて、チームは多次元感覚データに基づいて動的モデルを学習します。
ロボットが滑らかな素材を使用する場合不定形の場合、オブジェクトに対してシミュレーションを実行する前に、構造全体を考慮する必要があります。著者らは、画像を小さな粒子のグラフに変換し、動的モデルとしてグラフィカルなニューラルネットワークを使用して、材料の形状の変化についてより正確な予測を行いました。
最初の部分、知覚は、オブジェクト（粘土）を見ることを学ぶ。ロボットはカメラを使用して環境から視覚感覚データを収集し、それがオブジェクトの形状を推測するために使用できる粒子の小さな雲に変わります。次に、グラフベースのニューラルネットワークは、指定されたパーティクルデータを使用して、オブジェクトのダイナミクスとその移動方法をモデル化します。その後、アルゴリズムはロボットの動作を計画します。
現在チームは、既製の具材を餃子に包む方法をロボットに教えたいと考えています。
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