近日,美國斯坦福大學李飛飛教授領(lǐng)導的團隊在瑞士蘇黎世召開的機器人學習大會上展示了他們的最新成果——機械臂。
一般情況下,機械臂只能按照既定程序運行,而該機械臂結(jié)合AI及深度學習等相關(guān)技術(shù),具備模仿和學習功能,可以同時學習多種動作。其可以學習人類向其展示的各種動作,如拾取物體等。
據(jù)悉,基于RoboTurk和SURREAL兩個框架訓練、測試的機械臂,可擁有快速學習基礎(chǔ)技能的能力。其中,RoboTurk框架可以讓人們實時引導機械臂完成動作,這一引導可通過智能手機或瀏覽器實現(xiàn),如:揮動手機指導機械臂與周圍環(huán)境進行交互等;SURREAL則通過同時運行多種動作來加速機械臂的學習進程,讓其能夠完成多種特定動作。
如果將RoboTurk與SURREAL進行結(jié)合,研發(fā)人員所收集的大量數(shù)據(jù)就可以與強化機器學習相結(jié)合,通過大量的模型訓練讓機器人做更多的事情。這種AI輔助任務(wù)機制,可以讓機器人感知周圍的環(huán)境,有“意識”的遠離危險并同時保持高效的任務(wù)執(zhí)行水平。
未來,該機械臂還可幫助人們做家務(wù)、勝任制造行業(yè)中的重復(fù)組裝等工作,甚至還能替代人類完成一些危險任務(wù)。
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原文標題:斯坦福大學研發(fā)出新型機械臂
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驅(qū)動編寫:根據(jù)硬件的規(guī)格和SDK文檔,編寫或集成適當?shù)尿?qū)動程序來控制這些外設(shè)。
游戲邏輯:設(shè)計游戲邏輯,例如目標識別、機械臂控制、得分機制等。
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