Кухонные роботы являются популярным видение будущего, но если робот сегодня пытается ухватиться за ингредиент на кухне, такие как четкий мерный стаканчик или блестящий нож, это, скорее всего, не сможете. Прозрачные и отражающие объекты робота кошмары.
Робототехников из Университета Карнеги-Меллон, однако, сообщают успех с новой техникой они разработали для обучения роботов, чтобы забрать этих беспокойных объектов. Методика не требует фантазии датчики, изнурять себя тренировками или руководства человека, но опирается в первую очередь на цвет камеры. Исследователи представят новую систему во время Международного Летнего конференции по робототехнике и автоматизации виртуальной конференции.
Дэвид провел ассистент-профессор Института робототехники Университета Карнеги Меллон, сказал, что глубина камер, которые светятся в инфракрасном свете на объект, чтобы определить его форму, хорошо работать для выявления непрозрачных объектов. Но инфракрасный свет проходит сквозь предметы и рассеивается от отражающих поверхностей. Таким образом, глубина камеры не могут рассчитать точную форму, в результате чего в значительной степени плоским или отверстия изрешеченной формами прозрачных и отражающих объектов.
Но цвет камера может видеть прозрачных и отражающих объектов, а также матовой. Так КМУ учеными была разработана система цвета камеры распознавать фигуры по цвету. Стандартная камера не может измерять форм, как глубина камеры, но ученые тем не менее получили возможность обучать новой системе, чтобы имитировать глубину системы и косвенно вывести форму для того чтобы схватить предметы. Они сделали так через глубину изображения непрозрачных объектов, сопряженных с цветные изображения тех же предметов.
После прохождения подготовки, система цвета камеры был применен для прозрачных и блестящих предметов. На основе этих изображений, вместе с той скудной информацией глубине камеры может быть предусмотрено, что система может понять эти сложные объекты с высокой степенью успеха.
«Нам порой не хватает», состоявшейся признал, «но по большей части это неплохо, гораздо лучше, чем все предыдущие системы для захвата прозрачных или отражающих объектов.»
Система не может подобрать прозрачные или отражающие объекты также эффективно, как непрозрачные объекты, сказал Томас Венг, аспирант в области робототехники. Но это гораздо лучше, чем в одиночку глубины систем видеонаблюдения. И мультимодальную перевозку обучения, используемых для обучения системы был настолько эффективен, что цвет система оказалась почти так же хороша, как и глубина камеры системы на собирание непрозрачные объекты.
«Наша система не только сможет подобрать индивидуальные прозрачных и отражающих объектов, но он также может понять такие предметы в захламленных штабелями», — добавил он.
Другие попытки роботизированной схватив прозрачных объектов полагались на обучающих систем на основе исчерпывающе неоднократные попытки схватывает — порядка 800,000 попытки … или на дорогих человека маркировке объектов.
Система КМУ использует коммерческие и RGB-D камера, которая способна как цветное изображение (RGB) и глубина изображения (Д). Система может использовать этот один датчик, чтобы разобраться во вторсырье или другие наборы объектов, некоторые матовые, некоторые прозрачные, некоторые светоотражающие.
Видео: https://www.youtube.com/watch?v=Gny7NfmqyOk&feature=emb_logo
почувствуйте разницу: спонсорские возможности
Ответить
Хотите присоединиться к обсуждению?Не стесняйтесь вносить свой вклад!