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AIR042|南佛罗里达大学孙宇教授:机器人灵巧手抓取的复兴
2021-02-06 [45989]

8月13日,在CCF-GAIR峰会“机器人与未来”上,南佛罗里达大学计算机科学系孙宇教授就柔性机器人手问题发表了公开演讲。孙宇也是斯坦福大学的面试教授,IEEE RAS机械臂捕捉和操作员技术委员会的创始主席,目前担任美国总统机器人国家咨询委员会的顾问。孙宇教授在演讲中回应说,人形机器人在仪器上很酷,但一般都有成本高的特点,最低成本3万英镑,最高成本10万多美元。然而,如果机器人要应用于普通人的生活,以建立工业化和商业化,他们必须找到另一种方法。

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孙宇教授接着解释了一些“机器人手”,它们形状不同,但可以应用于人类生活的各种场景。孙瑜教授以他的学术启蒙电影《终结者》为例。终结者机器人的核心部件还包括两个:机器人手和智能芯片。

他所在的南佛罗里达大学RPAL实验室的另一个主要任务是通过深度自学建立一个名为“功能面向对象网络”(FOON)的知识库,这主要是由计算机通过在线视频自学来完成的。通过这个知识库,机器人学会了在日常生活中面对不同的物体时,如何区分不同的功能。最后,孙瑜教授以川普的名言结束,希望大家“把抓再搞大”。

以下是孙瑜教授演讲的国史。为了给读者提供最慢的新鲜信息,下面的讲义是经过精心整理的,几天后(微信官方账号:),内容会更详细。

孙宇:我很高兴在这里和你讨论机器人手的发展。都说象棋能赢IBM深蓝的大家?棋手中谁能赢谷歌的阿尔法狗?机器人在某些领域已经有了和人一样多的人手,但却没有一双灵活的手。

现在的问题是,如何才能给机器人一双灵活的手?19世纪初文艺复兴时期,许多科学家和艺术家开始研究人体本身,包括著名的达芬奇,他开始研究人体的解剖结构。达芬奇对人手也很感兴趣。

在研究了人手之后,达芬奇对人手的简单功能感到愤慨。因为我们的手只占我们体重的1%,所以我们206块骨头有四分之一在我们手里。我们的手是非常复杂的机械结构,可能是人体最简单的器官。1993年,我看完了一部电影《终结者2》,我非常惊讶电影里的机器人能做什么。

在这部电影中,机器人手和智能芯片被指出是用来制作“终结者机器人”的两项最重要的技术。影片中,男主角和他的母亲想烧掉这两项核心技术(机械手和智能芯片),杀死开发这两项技术的教授。

看完这部电影,我不担心人类的未来。相反,我觉得机器人很好,特别对机器人手的灵巧感兴趣。当时我要求我的梦想。我的梦想是像电影里的教授一样建造第一个类似终结者的机器人。

于是我把这个梦想带到美国自学,转到麻省理工的实验室。我的梦想在转到实验室的第一天就被吞噬了。为什么?因为看到这个叫“犹他/麻省理工”的机器人,老师很久以前就构建了我的梦想,比我看《终结者2》电影的时候早了10年。

渐渐地我明白了它的历史。它只由两位天才制作。1983年以后,人形机器人种类很多,这里我放了四项,都很有代表性。

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第一个是德国DNR和哈工大合作的人形机器人,第二个是NASA的机器人,第三个是最近出的,第四个很酷。 像瑞士表一样,这些机器人设计精巧,机械部分精确变形。

每个机器人都有十几个维度和许多关节。同时,它们还有一个共同的特点,它们的成本非常便宜,三高都在10万美元以上。这些机器人已经在许多实验室展示过了,它们可以做很多事情。刚才大家看了一些机器人的视频。

他们可以做很多类似于人力的事情,比如吃饭,做家务,做日常生活中的一切事情。然而,你从视频中看到的大多数机器人都花了很长时间,通过仔细的歌曲选择、编剧和简单的编程,在特定的环境和运动中制作这些显示器。它们太接近了,无法在简单的环境中应用。我们刚才看到的机器人都很酷,但是在现实生活中很少大规模使用,不仅因为便宜,还因为应用环境非常复杂。

我们用工程的方法来解决工程的问题,我们有一些必需品可以修改成工程,通过它我们可以找到工程的解决方案。好莱坞已经指出我们的想法不现实。

他们有一部电影叫Wall-E,在这部电影里,机器人的手一点也不像人的手。它有三个手指,和人类的手指有很大的不同。

WALL-E可以做很多事情,至少可以换动漫里的灯泡。但是,简单编程的第一步不是人形机器人,而是三指机器人。从这个领域出发,我们可以看到,由于各种工程原因和各种问题,有许多不同的工程解决方案。只是我们这个行业已经有很多解决方案了,没有用机器人去适当的捕捉。

这是去年机器人大赛的冠军,他没有使用机器人,而是用真空吸取技术击败了其他队伍。在这种环境下,美国学者指出“捕捉对象”的问题已经解决,但“捕捉工具并使用它们”的问题并没有解决。所以,机器智能旁边唯一的问题就是我们缺少智能芯片。

随着科技的发展,好莱坞的电影第一次有了智能中心。现在我们只有很多这样的智能中心,包括谷歌的智能中心。

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在我们的实验室里,我们发明了一个“功能面向对象网络”(FOON),它将各种对象与它们的功能和操作符结合起来,创建一个网络知识库。我将向你展示如何一起建立这个网络。这个网络是通过看网上的视频来搭建一个网络,比如讲述怎么做一件事,在网上展示,根据这个视频得出怎么做、用什么东西、用什么动作的结论,相当于一个科学知识网络。这种科学知识网络不会产生可观的知识库,我们可以通过搜索知识库来获取想要的信息。

比如你今晚想跳过炸牛排,告诉机器人机器人会搜索这个网络。搜索了一下,也不会有图。

这张图还包括了必要的原材料和步骤。整个画面的基本要素还包括物体和运动。

当机器人完成特定任务时,很多操作者对其他物体有了真正的了解,比如搬运螺丝,用螺丝刀来理解(在搬运机器人的过程中,他们受到不同的力)。到一定程度的物体,要达到不同的动作,必须有不同的力度和位置,必须用不同的手抓住。我们做的是根据不同的任务总结不同的拒绝,根据拒绝得到一个合适的抓手解决方案。

比如做锤子,轨迹是固定的,要做的就是如何让机器人手少动。 这张图中,抓取的时候,机械手要保证鼠标在运动过程中不会摔倒。

举另一个拿灯泡的例子,拿灯泡的时候,灯泡和灯座其实是认识的(过程中产生不同的力)。个人指出,机器人智能和计算机智能是两个不太一样的概念。因为机器人要对自然环境有真正的了解,这是一个很大的问题,在一般的计算机智能中还没有涉及到。

我们将于今年10月在韩国举办一场抓拍比赛。这里有很多奖品,希望大家组队参加。在这篇文章中,我们公开发表了九个任务,都是需要机器人真正了解物理环境的任务。最后,希望大家利用川普的“名言”——让抓取再伟大一次,更加关注机器人灵活的手部抓取。

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