0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

研究人員讓機器人理解和學習人類的雙手動作 不只是模仿那么簡單了

電子工程師 ? 來源:yxw ? 2019-05-31 09:30 ? 次閱讀

如果機器人真的可以幫助我們在房子周圍或照顧我們的受傷和老人,當然用兩只手更方便,但是使用雙手比我們想象起來困難得多。

來自威斯康星大學麥迪遜分校的研究團隊的想法是,不要從頭開始構建一個使用雙手的機器人,而是簡單地創(chuàng)建一個系統(tǒng),讓它能理解并執(zhí)行與人類不需要思考就能完成的動作。

例如,當你需要打開一個罐子的時候,你用一只手抓住它,并把它移動到合適的位置,然后當另一只手抓住蓋子并擰開它的時候,你就把那只手握緊。在這個基本的動作中發(fā)生了很多事情,現(xiàn)在要求機器人自動完成它是不可能的。但是那個機器人仍然可以大致了解為什么在這種情況下要進行這樣的操作,并盡其所能去完成它。

四種動作

研究人員首先讓人類佩戴動作捕捉設備執(zhí)行各種模擬日常任務,如堆疊杯子,打開容器和傾倒物體,拾取物品,抽出夾在中間的物體。所有這些數(shù)據(jù),包括手的動向,它們如何相互作用等等,都被機器學習系統(tǒng)學習和反思,最終發(fā)現(xiàn)了人們最傾向用手做的四種動作:

移交:這是你拿起一個物體放在另一只手中,這樣就可以更容易地把它放在原處,或者騰出第一只手去做別的事情。

一只手固定:用一只手保持物體穩(wěn)定,牢牢地抓握,而另一只手對其進行操作,如取下蓋子或攪拌里面的物體。

固定偏移:雙手協(xié)同工作以拾取并旋轉或移動它。

單手搜索:實際上不是雙手操作,而是在另一只手找到需要的對象或執(zhí)行任務時故意讓一只手不參與操作。

機器人運用這些知識不是為了做動作本身,這些是非常復雜的動作,目前的人工智能無法執(zhí)行,而是為了解釋人類控制器所做的動作。

你可能會認為,當一個人遠程控制一個機器人時,它只會準確地反映出這個人的動作。在測試中,機器人這樣做是為了提供一個基線,說明在不了解這些雙手動作的情況下,它們是如何做到這一點的,但其中許多動作是根本不可能做到的。

重新解釋人類動作

研究人員創(chuàng)建的系統(tǒng)會識別上述四種行為之一何時發(fā)生,并采取措施確保它們成功實現(xiàn)。這意味著,例如,當一起拿起一個水桶時,要意識到另一只手對每只手臂施加的壓力。或者在另一只手與蓋子相互作用時,為握著物體的手臂提供額外的剛性。即使只使用一只手(尋找任務),系統(tǒng)也知道它可以剝奪未使用的手的運動,并將更多的資源優(yōu)先給工作中的手。

這些知識大大提高了遠程操作員嘗試執(zhí)行一系列任務的成功率,任務旨在模擬準備早餐:打雞蛋,攪拌,移動物品,拿起托盤,戴眼鏡,并保持水平。

當然,這仍然是由人類或多或少完成的,但人類的行為正在被增強并重新解釋,而不僅僅是簡單的機械復制。

機器人自主完成這些任務還有很長的路要走,但這樣的研究奠定了一些基礎。在機器人試圖像人類一樣移動之前,它必須不僅要了解人類的移動方式,還要了解為什么他們在某些情況下會做某些事情,還有哪些重要的過程可能會被明顯的觀察隱藏起來,比如規(guī)劃手的路線,選擇抓握位置等。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
  • 機器人
    +關注

    關注

    210

    文章

    27839

    瀏覽量

    204599
  • 人工智能
    +關注

    關注

    1787

    文章

    46061

    瀏覽量

    235020
  • 機器學習
    +關注

    關注

    66

    文章

    8306

    瀏覽量

    131845

原文標題:不只是模仿:研究人員讓機器人理解和學習人類的雙手動作

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    【「時間序列與機器學習」閱讀體驗】+ 簡單建議

    這本書以其系統(tǒng)性的框架和深入淺出的講解,為讀者繪制一幅時間序列分析與機器學習融合應用的宏偉藍圖。作者不僅扎實地構建了時間序列分析的基礎知識,更巧妙地展示
    發(fā)表于 08-12 11:21

    視覺傳感器助力機器人“看到”并理解周圍世界

    ,正因為有傳感器,機器人才具備類似人類的知覺功能和反應能力。 ? 機器人需要用到哪些傳感器 ? 機器
    的頭像 發(fā)表于 07-10 00:16 ?3126次閱讀

    ROS機器人開發(fā)更便捷,基于RK3568J+Debian系統(tǒng)發(fā)布!

    ,簡單快捷地調用合適的算法庫,以提高開發(fā)效率,加快開發(fā)進程。 (2) 開源免費,架構精簡 ROS系統(tǒng)是一個開源免費,架構精簡的機器人操作系統(tǒng)。ROS被設計為盡可能精簡,以便為ROS編寫的代碼可與其
    發(fā)表于 07-09 11:38

    Al大模型機器人

    理解能力強大: AI大模型機器人可以理解和生成自然語言,能夠進行復雜的對話和語言任務。它們能夠識別語言中的語義、語境和情感,并據(jù)此作出適當?shù)幕貞?。廣泛的知識儲備: 這些模型基于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集進行訓練,擁有
    發(fā)表于 07-05 08:52

    機器人視覺的應用范圍

    機器人視覺是一種將計算機視覺技術應用于機器人領域的技術,它使得機器人能夠感知和理解周圍環(huán)境,實現(xiàn)自主決策和執(zhí)行任務。隨著人工智能、機器
    的頭像 發(fā)表于 07-04 11:33 ?288次閱讀

    視覺機器人焊接的研究現(xiàn)狀

    視覺機器人焊接技術是將計算機視覺與機器人技術相結合,實現(xiàn)自動焊接過程中的實時檢測、跟蹤和控制。這一領域的研究一直處于不斷發(fā)展之中,吸引眾多研究人員
    的頭像 發(fā)表于 04-02 15:34 ?382次閱讀
    視覺<b class='flag-5'>機器人</b>焊接的<b class='flag-5'>研究</b>現(xiàn)狀

    2024年機器人產業(yè)的九大要點

    人形機器人是具有與人類似的身體結構和運動方式(雙足行走、雙手協(xié)作等)的智能機器人。
    的頭像 發(fā)表于 01-22 15:42 ?934次閱讀

    人形機器人的三大關鍵技術及挑戰(zhàn)

    人形機器人是指外形和人類相似的機器人。它們可以通過模仿人類的外貌、動作和表情來與
    發(fā)表于 01-05 10:53 ?1932次閱讀

    探討生成式AI與機器人技術中的未來

    對于重復性的機器人動作,可以通過繁瑣的手動微調來避免奇點,確保機器人的連貫性運動。一旦設定好,這些動作可以持續(xù)準確地重復執(zhí)行。然而,在
    發(fā)表于 12-27 11:02 ?200次閱讀

    LabVIEW的六軸工業(yè)機器人運動控制系統(tǒng)

    。 系統(tǒng)研究與算法開發(fā):首先,項目圍繞機器人的數(shù)學模型,特別是空間位姿描述和D-H模型展開研究。在此基礎上,開發(fā)了機器人的運動學正反解算法,使用了雅克比-迭代法等先進技術。此外,還涉及
    發(fā)表于 12-21 20:03

    機器人實現(xiàn)開發(fā)自由,探索精密工藝的機器人關節(jié)模組

    機器人關節(jié)是作為機器人各個部件之間相互連接的節(jié)點,提供必要的運動自由度。關節(jié)模組用其精確度和可靠性,確保機器人在各個領域的高效率和高質量
    的頭像 發(fā)表于 12-08 15:35 ?389次閱讀

    ROS機器人開發(fā)更便捷,基于RK3568J+Debian系統(tǒng)發(fā)布!

    ROS系統(tǒng)是什么 ROS(Robot Operating System)是一個適用于機器人的開源的元操作系統(tǒng)。它提供操作系統(tǒng)應有的服務,包括硬件抽象,底層設備控制,常用函數(shù)的實現(xiàn),進程間消息傳遞
    發(fā)表于 11-30 16:01

    AI人形機器人研究:與汽車行業(yè)聯(lián)動,主機廠押注人形機器人賽道

    2023年7月,谷歌DeepMind推出了機器人模型Robotics Transformer 2 (RT-2),這是一個視覺-語言-動作(VLA)模型,實現(xiàn)視覺語言模型與機器人
    的頭像 發(fā)表于 11-20 17:32 ?1003次閱讀
    AI人形<b class='flag-5'>機器人</b><b class='flag-5'>研究</b>:與汽車行業(yè)聯(lián)動,主機廠押注人形<b class='flag-5'>機器人</b>賽道

    扭轉珊瑚礁減少趨勢:CUREE 機器人“深度學習”深海潛水

    科學家和工程師們正在聯(lián)合開發(fā)搭載 NVIDIA Jetson 的海底研究助手,以收集有關珊瑚礁、海洋生物和生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。 研究人員正在機器人“深度
    的頭像 發(fā)表于 10-31 11:15 ?348次閱讀
    扭轉珊瑚礁減少趨勢:CUREE <b class='flag-5'>機器人</b>“深度<b class='flag-5'>學習</b>”深海潛水

    恐懼的是,機器狗已經能做這種事

    里出現(xiàn)一些技術突破的趨勢。幾周前,機器之心曾報道過一個使用強化學習方法機器狗實現(xiàn)跑酷的研究
    的頭像 發(fā)表于 10-02 10:40 ?284次閱讀
    <b class='flag-5'>讓</b><b class='flag-5'>人</b>恐懼的是,<b class='flag-5'>機器</b>狗已經能做這種事<b class='flag-5'>了</b>