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机器人利用机器学习抓取透明物体

2020-08-26 新闻资讯 文章来源:天聚公众号

厨房机器人是未来的流行趋势,但是如果让机器人试图抓住厨房用的物品,例如透明的量杯或闪亮的刀,它很可能就抓不住了。透明和反光的物体是机器人抓取的一项难题。

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卡耐基梅隆大学的机器人专家报告说,他们开发了一种新技术,成功地教了机器人拾取这些麻烦的物体,并取得了成功。该技术不需要复杂的传感器、复杂的训练或人工指导,而是主要依靠彩色相机。

CMU机器人学院的助理教授David Held表示深度相机可以将红外光照射到物体上以确定物体的形状可以很好地识别不透明的物体。但是红外光会直接穿过透明物体并从反射表面散射。因此,深度相机无法计算出准确的形状,从而导致透明和反射物体的形状大体上呈平面或布满小孔的形状。

但是彩色相机可以看到透明和反射的物体也可以看到不透明的物体。因此,CMU的科学家们开发了一种基于颜色识别形状的彩色相机系统。标准相机不能像深度相机那样测量形状,但研究人员仍然能够训练新系统来模拟深度系统,并隐式推断形状来抓取物体。他们使用了不透明物体的深度相机图像和这些物体的彩色图像配对。

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经过学习后,彩色摄像头系统将应用于透明和有光泽的物体。基于这些图像,再加上深度相机可以提供的任何微不足道的信息,系统就可以高度成功地抓住这些具有挑战性的物体。

Held表示:“它们有时会漏掉,但在很大程度上,它做得很好,比以前任何一种抓取透明或反射物体的系统都要好得多。

机器人学博士生ThomasWeng说,该系统无法像不透明物体那样有效地拾取透明或反射的物体。但它比单靠深度相机系统要成功得多。而用于训练系统的多模式传递学习非常有效,以至于彩色系统在拾取不透明物体方面几乎与深度相机系统一样好。

他补充说:我们的系统不仅可以拾取单个透明和反射的物体,而且还可以将这些物体杂乱地抓在一起。

机器人抓取透明物体的其他方法主要依赖于训练系统,这些训练系统基于反复尝试的完全抓取(大约需尝试80万次),或者依靠昂贵的人工标记物体。

CMU系统使用一个商用的RGB-D相机,该相机能够同时显示彩色图像(RGB)和深度图像(D)。系统可以使用单个传感器对可回收物或其他对象分类进行分类——有些不透明,有些透明,有些反射。




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