หุ่นยนต์เรียนรู้ที่จะหยิบจับและเคลื่อนย้ายสิ่งของได้อย่างง่ายดาย

การทำงานคลังสินค้าแบบอัตโนมัติอาจเป็นเรื่องท้าทาย การกระทำหลายอย่างที่เกิดขึ้นโดยธรรมชาติต่อผู้คนจริงๆ แล้ว

ค่อนข้างท้าทายสำหรับหุ่นยนต์ ตัวอย่างเช่น การตัดสินใจว่าจะรับวัตถุประเภทต่างๆ ได้ที่ไหนและอย่างไร การประสานงานการเคลื่อนไหวของไหล่ แขน และข้อมือเพิ่มเติมก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน ซึ่งจำเป็นในการเคลื่อนย้ายแต่ละส่วนจากที่หนึ่งไปอีกที่หนึ่ง นอกจากนี้ หุ่นยนต์จะเคลื่อนที่อย่างกะทันหันมากขึ้น ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงที่จะเกิดความเสียหายต่อทั้งวัตถุและหุ่นยนต์

“ คลังสินค้ายังคงให้บริการเป็นหลักมนุษย์เนื่องจากหุ่นยนต์ยังคงมีช่วงเวลาที่ยากลำบากอย่างมากในการหยิบจับสิ่งของต่างๆมากมาย Ken Goldberg ผู้เขียนอาวุโสของการศึกษาอธิบาย - ในสายการประกอบรถยนต์จะมีการเคลื่อนไหวแบบเดิมซ้ำแล้วซ้ำเล่าดังนั้นจึงสามารถทำงานได้โดยอัตโนมัติ แต่ในคลังสินค้าคำสั่งซื้อทั้งหมดแตกต่างกัน "

วิดีโอสาธิตการทำงานของแขนหุ่นยนต์ในโกดังที่มีการเคลื่อนไหวก่อนและหลังการประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบลึก เครดิต: Ichnowski et al.

ในงานก่อนหน้านี้โกลด์เบิร์กและคณะวิทยาศาสตร์Jeffrey Ichnovsky นักวิจัยของ UC Berkeley ได้สร้างเครื่องมือวางแผนการเคลื่อนไหวที่ปรับให้เหมาะกับการจับ อย่างไรก็ตาม วิศวกรไม่สามารถทำให้การเคลื่อนไหวราบรื่นได้ แม้ว่าพารามิเตอร์ซอฟต์แวร์จะได้รับการปรับเปลี่ยนเพื่อสร้างสิ่งนี้ แต่การคำนวณก็ใช้เวลาประมาณครึ่งชั่วโมงโดยเฉลี่ย

ในการศึกษาใหม่โดย Goldberg และ Ichnowski ในการทำงานร่วมกันกับ Yahav Avigal นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาของ UC Berkeley และนักศึกษา Vishal Satish ช่วยเร่งเวลาในการคำนวณของผู้วางแผนการเคลื่อนไหวอย่างมีนัยสำคัญโดยการรวมเครือข่ายประสาทเทียมเข้ากับการเรียนรู้เชิงลึก

โครงข่ายประสาทเทียมทำให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้ได้ตัวอย่าง. ต่อมา หุ่นยนต์มักจะสามารถสรุปวัตถุและการเคลื่อนไหวที่คล้ายกันได้ อย่างไรก็ตาม การประมาณเหล่านี้อาจไม่แม่นยำเพียงพอเสมอไป Goldberg และ Ichnovsky พบว่าการประมาณที่สร้างโดยโครงข่ายประสาทเทียมสามารถปรับให้เหมาะสมได้โดยใช้ตัวกำหนดตารางเวลาที่กำหนดเอง การรวมโครงข่ายประสาทเทียมเข้ากับตัววางแผนการเคลื่อนไหว ทีมงานลดเวลาการคำนวณเฉลี่ยจาก 29 วินาทีเหลือ 80 มิลลิวินาที 

ผู้เขียนงานวิจัยมั่นใจว่าต้องขอบคุณสิ่งนี้และความก้าวหน้าอื่นๆ หุ่นยนต์จะสามารถช่วยคนงานในคลังสินค้าได้เร็วๆ นี้ “นี่เป็นโอกาสใหม่สำหรับหุ่นยนต์ที่จะช่วยเหลือผู้คน” โกลด์เบิร์กสรุป

อ่านยัง

เซลล์ประสาทในสมองของมนุษย์และเครือข่ายของกาแลคซีมีความคล้ายคลึงกัน

เนื่องจากการเคลื่อนตัวของแผ่นเปลือกโลกจึงทำให้พื้นมหาสมุทรแปซิฟิกอยู่ลึกลงไปใต้ประเทศจีน

นักวิทยาศาสตร์ได้แฮ็กเครื่องดูดฝุ่นหุ่นยนต์เพื่อบันทึกการสนทนาของผู้ใช้จากระยะไกล