В MIT создали систему kPAM на базе AI для управления манипуляторами

24.03.2019

Благодаря системе kPAM, разработанной в MIT CSAIL, промышленные манипуляторы могут поднимать и складывать предметы, включая те, которые они видят впервые. 

Тесты проводились с использованием коллаборативного робота KUKA IIWA LBR, захват Schunk WSG 50 и датчик глубины Primesense. 

Система компьютерного зрения на базе AI создает "тепловую карту" объекта на основе наборов точек в трехмерном пространстве. AI анализирует RGB с учетом глубины изображения в качестве "входного сигнала", и затем прогнозирует глубину по каждой координате, выводя вероятностную "тепловую карту" и карту прогнозирования глубины для каждой координаты. Такой подход называют манипуляцией доступностью ключевых точек (kPAM). Работа  с 3D-облаком ключевых точек позволяет приспосабливаться к вариабельности однотипных объектов.  Для  различных объектов используются системы описаний различной полноты, например, для сравнительно однородных объектов, типа кружки, достаточно три координатных точки, а для работы с обувью - 6 координат.

Понимание геометрии объекта расширяет возможности манипуляции им. 

Обнаружив объект, система принимает решение - что с ним можно сделать. Если робот видит, например, кружку с ручкой, он может повесить ее за ручку на крючок. Если робот идентифицирует объект, как обувь, он может поставить ее на полку. В 100 попытках работы с двадцатью ботинками, робот ошибся 2 раза, не сумев поместить ботинок на стойку. С набором из 40 кружек различной формы, размера и объема, роботу удалось захватить все чашки, стоявшие вертикально. Но при работе с этими же чашками, лежащими горизонтально, робот справился только в 19 случаях - исследователи связывают это с ограниченным ходом захвата. Кружки были размещены на полке не далее 5 см от целевого местоположения во всех случаях, кроме двух (поставив кружки вверх ногами).

В тесте, когда требовалось повесить кружки за ручки, робот имел дело с набором из 30 кружек. Пять из них были очень маленькими, с ручками размером менее 2 см в высоту и ширину. Робот справлялся с развешиванием кружек с большими ручками в 100% ситуаций, кружки с маленькими ручками робот сумел развесить только в каждом второй случае. Исследователи объясняют это неточным обнаружением ключевых точек. 

В CSAIL хотели усовершенствовать свою систему до состояния, когда управляемый ею манипулятор не сможет справляться, например, с разгрузкой посудомоечной машины или уборкой кухонного стола. Для этого планируется, в частности, аннотировать учебные данные, необходимые системы. Если дополнить получаемые образцы синтетическими данными, робот будет справляться с распознаванием лучше. Ключевые точки потребуется размечать каждую новую попытку, а также придется переобучать модель, даже если категория объекта не изменяется. 

Разработчики утверждают, что такой подход обеспечивает большую гибкость, нежели чем другие современные методы. Источник: venturebeat.com

+

За новостями робототехники и ИИ удобно следить в телеграм-канале prorobots, обсудить эти темы можно в группе R-Chat   

Подборка ссылок на интересные самоделки в области робототехники - в телеграм-канале roboDIY_ru

  Публикации

Последние материалы


Метки
ai DARPA DIY DIY (своими руками) DJI RPA автоматизация автомобили и роботы андроиды анималистичные антропоморфные Арт аэротакси безопасность безработица и роботы беспилотники бионика будущее бытовые роботы вектор видео военные военные дроны военные роботы встречи выставки Германия горнодобыча Греция группы дронов дайджест Дания доильные роботы домашние роботы доставка беспилотниками доставка и роботы дроны Европа железные дороги захваты земледелие игрушки идеи Израиль ИИ ИИ - вкратце Индия интервью интерфейсы инфоботы Ирак Иран искусственный интеллект исследования история Италия Казахстан как заработать Канада киборгизация кино Китай коллаборативные роботы колонки коммунальное хозяйство компании компоненты конспекты конструкторы концепты кооперативные роботы космос курьезы курьеры Латвия линки логистика люди и роботы машинное обучение медицина медицина и роботы металлургия море и роботы мусор и роботы наземные военные роботы налоги научные роботы необычные Нидерланды Новая Зеландия Норвегия носимые роботы ОАЭ образование образовательная робототехника обучающие роботы общепит и роботы Объединенное Королевство онлайн-курсы робототехники охрана и беспилотники охрана и роботы патенты персональные роботы пищепром ПО подводные роботы подземные пожарные роботы полевые роботы полезные роботы Португалия право презентации пресс-релизы применение беспилотников применение дронов применение роботов прогнозы проекты производство производство дронов происшествия промышленные роботы противодействие беспилотникам работа развлечения и беспилотники развлечения и роботы разработка распознавание речи растениеводство регулирование регулирование дронов регулирование робототехники рекорды рисунки робомех робомобили роботизация робототехника роботрендз роботренды роботы роботы и автомобили роботы и медицина роботы и море роботы и мусор роботы и обучение роботы и развлечения роботы и строительство роботы и уборка роботы телеприсутствия роботы-транспортеры робошум рой Россия Руанда сайт RoboTrends.ru сделки сельское хозяйство сенсоры сервисные роботы синтез речи склады и роботизация соревнования софт-роботика социальная робототехника социальные роботы спорт и дроны спорт и роботы строительство США телеприсутствие термины терроризм технологии техносказки торговля транды транспорт транспортные роботы тренды трубопроводы и роботизация уборка и роботы Украина уличные роботы Франция хобби-беспилотники ховербайки Хождение чатбот шагающие роботы Швейцария Швеция шоу экзоскелеты эко-дроны экология электроника этика (робоэтика) Южная Корея юмор

Подписка: RSS, Email, Telegram
  Информация