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二號站登錄測速通過機器學習對機器人進行“訓練”,可以使其像人類一樣“動手”操作

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如果機器人可以整理您的壁櫥或切菜,該怎么辦?讓每個家庭都有一位副廚師可能成為現實。

盡管人工智能和機器學習的進步,使更好的機器人技術成為可能,但人類和機器人之間的工作仍存在很大差距??s小這一差距將需要克服機器人操縱中的許多障礙,或者需要機器人操縱環境并適應變化的刺激的能力。

金達·崔(Jinda Cui)博士和里海大學(Lehigh University)計算機科學與工程系教授兼主席杰夫·特林克(Jeff Trinkle)對這些挑戰很感興趣。他們在一個稱為學習型機器人操縱的領域中工作,在該領域中,通過機器學習對機器人進行“訓練”,以像人類一樣操縱物體和環境。


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要使機器人真正有用,他們必須撿起東西,必須操縱它們并將它們放在一起并進行修理,以幫助您脫穎而出,在機器人操縱方面進行了數十年的研究,并以二號站登陸測速鏈接在接觸約束下模擬多體系統的開創性工作而聞名。

在機器人操作,學習是一種很有前途的替代傳統的工程方法,并顯示了巨大的成功,尤二號站登陸測速鏈接是在拾放任務,他的工作一直專注于機器人操縱和相交機器學習。盡管仍然需要回答許多研究問題,但是學到的機器人操縱方法有可能將機器人操縱器帶入我們的家庭和企業。也許在不久的將來,我們會看到機器人在掃蕩桌子或整理壁櫥。

Cui和Trinkle在《科學機器人》的一篇評論文章《邁向下一代學習型機器人操縱》中,通過適應性的角度總結,比較和對比了學習型機器人操縱的研究,并概述了未來的有希望的研究方向。

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在研究中,Jinda Cui和他的顧問Jeff Tinkle通過機器學習訓練機器人以執行操縱任務。

Cui和Trinkle強調了模塊化在學習設計中的有用性,并指出需要為操作任務提供適當的表示形式。他們2號站線路測速注意到模塊化可以實現定制。

傳統工程領域的人可能會懷疑學習的機器人操作技能的可靠性,因為它們通常是“黑匣子”解決方案,這意味著研究人員可能不知道何時以及為什么學習的技能會失敗。

正如我們的論文所指出的那樣,適當地模塊化所學到的操作技能可能會打開’黑匣子’,并使它們更具解釋性。

Cui和Trinkle建議在提高學習型機器人操作的能力和適應性方面特別有前途的9個領域是:

1)具有更多感測方式(如觸覺,聽覺和溫度信號)的表示學習。

2)先進的操縱模擬器,使它們能夠盡可能快和逼真。

3)任務/技能定制。

4)“便攜式”任務。

5)進行知情操作的探索,二號站登陸測速鏈接中主動學習方法可以通過利用聯系信息來有效地找到新技能。

6)持續探索,或一種學習技能,在部署機器人后不斷提高的一種方法。

7)大規模分布/并行的主動學習。

8)硬件創新可簡化更具挑戰性的操作,例如手部靈巧操作。

遵循這些指示,Cui和Trinkle目前正在研究基于觸覺的感覺運動技能,以使機器人操縱器更加靈活靈巧。

他在探索當前研究的過程中最激動人心的發現之一就是,博學的機器人操縱仍處于起步階段。

這為研究界留下了許多探索和發展的機會。廣闊的探索空間將使學習型機器人成為未來幾十年令人興奮的研究領域。


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