새로운 RoboCraft 장치는 플레이 반죽을 짜내고 풀어서 다양한 문자를 만들 수 있습니다.
"객체를 모델링하고 조작하는 것은CSAIL 대학원생이자 RoboCraft에 대한 새로운 논문의 저자인 Yongzhu Li는 이렇게 말합니다.
그러나 저자는 다음을 가진 개체에 주목합니다.반죽이나 플라스틱과 같은 높은 가소성은 잘 이해되지 않습니다. 따라서 팀은 RoboCraft의 도움으로 다차원 감각 데이터를 기반으로 동적 모델을 학습합니다.
로봇이 매끄러운 소재를 사용하는 경우무한한 형태의 경우 물체에 대한 시뮬레이션을 수행하기 전에 전체 구조를 고려해야 합니다. 저자는 이미지를 작은 입자의 그래프로 변환하고 그래픽 신경망을 동적 모델로 사용하여 재료 모양의 변화에 대한 보다 정확한 예측을 수행했습니다.
첫 번째 부분인 인식은물체(플라스티신)를 보는 법을 배웁니다. 로봇은 카메라를 사용하여 환경에서 시각적 감각 데이터를 수집한 다음 물체의 모양을 추론하는 데 사용할 수 있는 작은 입자 구름으로 바뀝니다. 그런 다음 그래프 기반 신경망은 지정된 입자 데이터를 사용하여 개체의 역학 및 이동 방식을 모델링합니다. 그 후 알고리즘은 로봇의 동작을 계획합니다.
이제 팀은 만두에 기성품을 포장하는 방법을 로봇에게 가르치려고 합니다.
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