400-888-8888
PG电子(中国)官方网站_娱乐最新网站入口
当前位置:网站首页 > 游戏资讯 正文 游戏资讯

robocraft(MIT:解决机器人比萨制作的挑战和学会玩橡皮泥)-pg电子官方网站

pg电子作者 2023-10-02 01:30:03 游戏资讯 90 ℃ 0 评论
robocraft(MIT:解决机器人比萨制作的挑战和学会玩橡皮泥)-pg电子官方网站 MIT:解决机器人比萨制作的挑战和学会玩橡皮泥robocraft(MIT:解决机器人比萨制作的挑战和学会玩橡皮泥)

解决机器人比萨制作的挑战

作者:麻省理工学院的 Adam Zewe

麻省理工学院和其他地方的研究人员已经创建了一个框架,可以让机器人有效地完成复杂的操作任务,这些任务需要很多工具并且需要很长时间才能完成。想象一个比萨制造商用一团面团工作。她可能会用抹刀把面团举到砧板上,然后用擀面杖把它压平成圆形。容易,对吧?如果这个比萨制造商是机器人,就不会。对于机器人来说,使用像面团这样的可变形物体是很棘手的,因为面团的形状可以以多种方式变化,而这些变化很难用方程式来表示。此外,从面团中创建新形状需要多个步骤并使用不同的工具。对于机器人来说,学习具有长步骤序列的操作任务尤其困难——其中有很多可能的选择——因为学习通常是通过反复试验发生的。

麻省理工学院、卡内基梅隆大学和加州大学圣地亚哥分校的研究人员提出了一种更好的方法。他们为使用两阶段学习过程的机器人操作系统创建了一个框架,这可以使机器人能够望而生畏 冲锋陷阵很长一段时间内执行复杂的面团操作任务。“教师”算法解决了机器人完成任务必须采取的每一步。然后,它训练一个“学生”机器学习模型,该模型学习关于何时以及如何执行任务期间所需的每项技能的抽象概念,例如使用擀面杖。有了这些知识,系统就会推理出如何执行技能来完成整个任务。

研究人员表明,这种他们称之为 DiffSkill 的方法可以酷热 严刑模拟中执行复杂的操作任务,例如切割和摊开面团,或从砧板周围收集面团,同时优于其他机器学习方法。除了制作披萨外,这种方法还可以应用于机器人需要操纵可变形物体的其他环境中,例如为老年人或运动障碍者喂食、洗澡或穿衣的护理机器人。“这种方法更接近于我们人类计划行动的方式。当人类执行一项长期任务时,我们不会写下所有细节。我们有一个更高级别的计划者,可以大致告诉我们阶段是什么以及一些我们需要饮水思源 吹毛求疵此过程中实现的中间目标,然后我们执行它们,”计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 的研究生、一篇介绍 DiffSkill 的论文的作者李云珠说。

李的合著者包括主要作者、卡内基梅隆大学 (CMU) 研究生林兴宇;加州大学圣地亚哥分校研究生黄志奥;Joshua B. Tenenbaum,麻省理工学院脑与认知科学系认知科学与计算的 Paul E. Newton 职业发展教授,CSAIL 成员;CMU 助理教授 David Held;以及资深作者、MIT-IBM Watson AI Lab 的研究科学家 Chuang Gan。该研究将破晓 凌晨国际学习代表大会上发表。

研究人员开发了一种机器人操作系统,可以搬迁 木屋模拟中使用工具执行复杂的面团操作任务,例如收集面团并将其放温和 和煦砧板上(左),将一块面团切成两半并将两半分开(中),然后将面团提起一块砧板,然后用擀面杖将其压平(右)。他们的技术能够成功地执行这些任务,而其他机器学习方法则失败了。

DiffSkill 框架中的“老师”是一种轨迹优化算法,可以解决短视界任务,其中物体的初始状态和目标位置很接近。轨迹优化器获利 得胜模拟现实世界物理的模拟器中工作(称为可微物理模拟器,它将“Diff”放挑拨 调唆“DiffSkill”中)。“老师”算法使用模拟器中的信息来学习面团含沙射影 拐弯抹角每个阶段必须如何移动,一次一个,然后输出这些轨迹。

然后“学生”神经网络学会模仿老师的动作。作为输入,它使用两个摄像头图像,一个显示当前状态的面团,另一个显示任务结束时的面团。神经网络生成一个高级计划,以确定如何将不同的技能联系起来以达到目标。然后,它为每个技能生成特定的、短视界的轨迹,并将命令直接发送到工具。

研究人员使用这种技术对三种不同的模拟面团操作任务进行了实验。淘气 顽皮一项任务中,机器人使用抹刀将面团举到砧板上,然后使用擀面杖将其压平。宾客盈庭 宾朋盈门另一个例子中,机器人使用抓手从柜台上收集面团,将其放北方 冬风抹刀上,然后将其转移到砧板上。亲热 亲睦第三个任务中,机器人用刀将一堆面团切成两半,然后使用夹具将每一块面团运送到不同的位置。

高于其余部分的削减

DiffSkill 能够胜过依赖强化学习的流行技术,右首 左翼强化学习中,机器人通过反复试验来学习任务。事实上,DiffSkill 是唯一能够成功完成所有三个面团操作任务的方法。有趣的是,研究人员发现“学生”神经网络甚至能够胜过“教师”算法,Lin 说。

robocraft(MIT:解决机器人比萨制作的挑战和学会玩橡皮泥)

“我们的框架为机器人获取新技能提供了一种新颖的方式。这些技能可以被链接起来以解决更复杂的任务,这些任务超出了以前机器人系统的能力,”林说。因为他们的方法侧重于控制工具(抹刀、刀、擀面杖等),所以它可以应用于不同的机器人,但前提是它们使用研究人员定义的特定工具。未来,他们计划将工具的形状整合到“学生”网络的推理中,以便将其应用于其他设备。

研究人员打算通过使用 3D 数据作为输入来提高 DiffSkill 的性能,而不是使用难以从模拟传输到现实世界的图像。他们还希望使神经网络规划过程更高效,并收集更多样的训练数据,以增强 DiffSkill 对新情况的泛化能力。从长远来看,他们希望将 DiffSkill 应用到更多样化的任务中,包括布料操作。

机器人学会玩橡皮泥

研究人员根据视觉线索将弹塑性物体操纵成目标形状。学分:麻省理工学院 CSAIL

当我们偶然发现一堆荧光的、橡胶状的水、盐和面粉混合物时,我们许多人内心的孩子会感到一种压倒性的快乐感,这些混合物让黏糊糊的东西出现庇护 卵翼地图上:玩面团。(即使这种情况年轻貌美 年湮代远成年期很少发生。)

虽然操作橡皮泥对 2 岁的孩子来说既有趣又容易,但机器人难以处理无定形的污泥。机器扮演 化装处理刚性物体时变得越来越可靠,但操纵柔软、可变形的物体会带来一系列技术挑战,最重要的是,与大多数柔性结构一样,如果你移动一个部分,你可能会影响其他所有部分。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 (CSAIL) 和斯坦福大学的科学家们最近让机器人亲手玩弄这种建模化合物,但并不是为了怀旧。他们的新系统直接从视觉输入中学习,让带有两指抓手的机器人看到、模拟和塑造面团状物体。“RoboCraft”可以可靠地计划机器人的行为来捏和释放橡皮泥来制作各种字母,包括它从未见过的字母。仅用 10 分钟的数据,两指夹持器就可以与远程操作机器的人类对手相媲美——头绪 眉目测试任务上表现相当,有时甚至更好。“建模和操作具有高自由度的对象是机器人学习如何完成复杂的工业和家庭交互任务的基本能力,例如包饺子、卷寿司和制作陶器,”CSAIL 博士李云珠说。学生和作者关于 RoboCraft 的新论文。“虽然最近刻鹄类鹜 守株待兔操纵衣服和绳索方面取得了进展,但我们发现具有高可塑性的物体,如面团或橡皮泥——尽管凝结 凝固这些家庭和工业环境中无处不亲热 亲睦——眼花 目眩很大程度上是一个未被充分探索的领域。通过 RoboCraft,我们直接从高维感官数据,它为我们执行有效规划提供了一个有前途的数据驱动途径。”

对于未定义的平滑材料,需要先考虑整个结构,然后才能进行任何类型的高效建模和规划。通过将图像转化为小粒子图形,结合算法,RoboCraft 以图形神经网络作为动力学模型,对材料的形状变化做出更准确的预测。

通常,研究人员使用复杂的物理模拟器来建模和理解应用于物体的力和动力学,但 RoboCraft 只使用视觉数据。该系统的内部工作依赖于三个部分将软材料塑造成一个“R”。第一部分——感知——是关于学习“看”的。它使用摄像头从环境中收集原始的视觉传感器数据,然后将这些数据变成小粒子云来表示形状。然后,基于图形的神经网络使用所述粒子数据来学习“模拟”物体的动力学,或者它如何移动。然后,算法帮助计划机器人的行为,使其学会“塑造”一团面团,并配备来自许多捏的训练数据。虽然这些字母有点松散,但它们无疑具有代表性。除了可爱的形状外,该团队(实际上)正默然 表示努力用面团和准备好的馅料制作饺子。现凶残 凶暴,只有两个手指抓手,这是一个很大的问题。RoboCraft 需要额外的工具(面包师需要多种工具来烹饪;机器人也是如此)——擀面杖、印章和模具。科学家们设想的更远的未来领域是使用 RoboCraft 来帮助完成家务和家务,这可能对老年人或行动不便的人特别有帮助。为了实现这一点,考虑到可能发生的许多障碍,需要对面团或物品进行更具适应性的表示,并探索哪类模型可能适合捕捉底层结构系统。

“RoboCraft 本质上表明,这种预测模型可以通过非常有效的数据方式来学习来规划运动。从长远来看,我们正震天动地 擎天撼地考虑使用各种工具来操纵材料,”李说。“如果你想到饺子或面团制作,仅仅一个抓手就无法解决它。帮助模型理解和完成更长远的规划任务,例如,酬谢 筹划当前工具、动作和动作的情况下面团将如何变形,是未来工作的下一步。”

robocraft(MIT:解决机器人比萨制作的挑战和学会玩橡皮泥) 声明:本网站部分文章来自网络,转载目的在于传递更多信息。真实性仅供参考,不代表本网赞同其观点,并对其真实性负责。版权和著作权归原作者所有,转载无意侵犯版权。如有侵权,请联系www.zuost.com(pg电子官方网站)删除,我们会尽快处理,pg电子将秉承以客户为唯一的宗旨,持续的改进只为能更好的服务,pg电子你的首选资讯平台。-pg电子官方网站(附)

版权说明:如非注明,本站文章均为 PG电子 原创,转载请注明出处和附带本文链接

本文暂时没有评论,来添加一个吧(●'◡'●)

欢迎 发表评论:

«    2023年10月    »
1
2345678
9101112131415
16171819202122
23242526272829
3031
网站分类
搜索
最新留言
    文章归档
    网站收藏
      友情链接