В MIT научили роботов хватать всё подряд

В Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (MIT CSAIL) разработали новую систему машинного зрения kPAM. Она помогает роботам правильно выполнять захват незнакомых предметов и дальнейшие манипуляции с ними.

Большинство роботов умеет обращаться только с теми предметами, на которые изначально были запрограммированы. Самые новые используют свёрточные нейронные сети (CNN) для определения типа предмета из нескольких уже знакомых. Однако до сих пор не было универсального решения, позволяющего роботу оперировать любыми новыми для него объектами.

Система kPAM (Keypoint Affordance Manipulation) – одна из таких попыток. Она создаёт оцифрованную 3D-модель объекта, и в дальнейшем просчитывает варианты действий с ним как с трехмерным набором ключевых точек. Результат получается точнее, чем при использовании других подобных технологий (например, с датчиком глубины).


После того, как kPAM зафиксирует все координаты объекта, она пытается распознать его класс. Если это не удаётся, то просто выделяет на нём характерные конструктивные особенности – например, ищет выступ, петлю, ручку. Дальше подбирается оптимальный способ захвата и дальнейший алгоритм действий. Например, используемый для демонстрации манипулятор Kuka повесил кружку за ручку на вертикальную подставку.

Ведущий автор исследования профессор MIT Расс Тедрейк (Russ Tedrake) поясняет:

Описания взаимного расположения нескольких ключевых точек достаточно, чтобы обеспечить более широкий спектр полезных манипуляционных задач. Такое представление объектов прекрасно работает с современным машинным обучением, алгоритмами восприятия и планирования.

Исследователи надеются развить систему до уровня уверенного решения каждодневных задач. Возможно, обладая системой машинного зрения kPAM следующей версии, роботы смогут выполнять уборку на кухне, наполнять продуктовые тележки в магазинах, разгружать товары на складе и так далее.

Более вероятно, что сначала kPAM пройдёт обкатку на промышленных роботах-сборщиках, чья универсализация поможет сэкономить и ускорить конвейерные операции. Пока любые незнакомые предметы вызывают сбой в их работе. Даже стандартная деталь, лежащая под непривычным ракурсом, перестаёт быть проблемой только после сотен и тысяч часов машинного обучения.

Источник: Канал MIT CSAIL на YouTube

Загрузка ...
The Robot
Adblock
detector