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MIT最新AI研究,让机器人利用触觉感知物体。

麻省理工学院谋略机科学及人工智能实验室(CSAIL)的钻研职员表示,在不久的将来,机械人将能够经由过程触觉来感知物体。一篇最新的相关论文将于下周在加利福尼亚长滩市的谋略机视觉与模式识别会议上公开,这篇论文描述了一种人工智能系统,它可以经由过程触觉旌旗灯号天生触摸物的视觉形象,还能根据视觉数据来猜测物体的触感。

“经由过程察看物体的外面,我们的模型可以猜测某个平面或棱角的触感。经由过程触摸物体,我们的人工智能模型可以根据触感来构建感知到的情况。将这两种感知数据相结合,机械人的机能就会获得优化,它在搬运或抓取某个物体时所需的数据就更少,”CSAIL博士生Yunzhu Li说道,他与他的导师Russ Tedrake、Antonio Torralba以及另一位博士后Jun-Yan Zhu一路撰写了本篇论文。

这支团队的系统采纳了天生式抗衡神经收集(GAN),这种神经收集包孕了天生模型和判别模型,前者认真天生样本,后者认真辨别天生样本和现实样本的不合。该系统能将触觉数据孕育发生的图像拼接起来。练习时它采纳了VisGel的数据,该数据库拥有300万组视觉和触觉的配套数据,此中包孕1.2万个视频片段,工具多达200种(包括对象、织物和家具产品等)。它会猜测出外形和打仗点的材料,然后与参考图片进行比较。

例如你给出一只鞋子上某个点的触觉数据,这个模型就能确定出这个打仗点到底在什么地方。

这些参考图片能为目标物体或情况的细节进行编码,让机械进修模型赓续自我完善。

这些钻研职员指出,今朝的数据集还异常有限,对付现有的系统而言,物体的颜色、柔嫩度等细节还很难猜测。但很显然他们的钻研会为更多的人机一体化打下根基,尤其是针对毫光惨淡以致暗中密闭空间中的义务。

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