扔東西比你還準的優傲機器人
發布時間：2021-06-23 19:15:06 作者：顯揚科技
谷歌和普林斯頓基于優傲機器人開發的“TossingBot”可以教會自己拋出比大多數人更準確的任意物體。
“TossingBot”可以通過最少的人為干預來自我掌握和投擲。在很短的時間內，它能夠足夠精確地操作，可以應用于實際的實際揀貨系統。
任何曾經試圖學習如何正確地投擲東西的人都可以證明，需要做很多練習才能做到正確。不幸的是，大多數人都沒有足夠的天賦來獲得我們開發的技能，以便出于奇怪的原因將這些技能轉化為日常實際任務。但是想象一下，如果我們能夠將任意物體扔到任意位置并具有高可靠性，那么我們能夠做到這一點，做清潔房間或分揀衣物等事情要容易得多，它會徹底改變像倉庫這樣的工作環境，它可能會減少所有花在走路上的時間。
現在，谷歌研究人員與來自普林斯頓，哥倫比亞和麻省理工學院的合作者基于優傲機器人一起開發了一種名為“TossingBot”的機器人手臂，它可以教會自己非常準確地拾取和拋擲任意物體。目標是通過優雅高效的投擲替換整個“位置”位，顯著加快拾取任務。
一般來說，投擲是一個非常困難的問題，值得注意的是，從一開始人類就會通過幾乎總是使用平衡，空氣動力學和/或對稱的物體來積極地簡化投擲。如果編程，機器人可以準確地拋出不平衡或不對稱的物體，但通常你必須指定如何單獨抓住和拋擲每個物體，找出最佳運動然后指示機器人重復它。
學習拋出任意物體要困難得多，特別是對于自學成熟的機器人 - 即機器人學習拾取東西并通過反復試驗拋棄它們而不是被人類明確訓練。“TossingBot”值得注意的是，它教導自己能夠在最少的人為干預的情況下抓握和投擲，并且在相對較短的時間內，它能夠足夠快速和準確地操作，以便這些技術可以應用于實際的實際揀選系統。
使TossingBot如此有用的部分原因在于拋擲技術顯著減少了機器人在拾放任務的“地點”部分上花費的時間。不是花時間把物體放下來，而是（正如研究人員所說的那樣）物體“立即傳遞”，并且折騰也意味著機器人的有效距離明顯長于其物理工作空間。
在每小時超過500件物品的平均揀選率下，TossingBot在效率方面與人類在一起，至少對于它經歷過的特定物品組合而言。雖然人類可能總是會更好地處理新奇物品，但TossingBot在新型物品方面表現相當不錯。對于TossingBot來說，只需要一兩個小時的訓練來獲得與已知對象類似的 性能，并且它還可以快速學會將東西扔到以前沒有訓練過的位置。
優傲機器人
TossingBot本身的一個有趣的部分是一個深度神經網絡，它以一個bin中對象的深度圖像開始，并從成功的抓取到投擲本身的參數一直進行。由于投擲物體（特別是不平衡物體）在很大程度上取決于它是如何被抓住的，所以同時學習抓握和投擲。通過測量投擲是否成功來判斷抓握是否成功，TossingBot學會傾向于獲得準確投擲的掌握。正如您從視頻中看到的那樣，學習過程本身相當聰明，機器人可以大多只是單獨留下來自己解決問題，在14小時的訓練時間內管理10,000次抓握和投擲嘗試。
這個過程的一個重要組成部分是研究人員稱之為“剩余物理學”，它提供了一種世界基線知識，以幫助TossingBot更快地學習和適應。
TossingBot使用深度神經網絡，該網絡以垃圾箱中物體的深度圖像開始，然后通過成功的抓取和投擲訓練自己。
當然，這項研究本身還存在一些局限性，同時，如果可以在視覺數據的基礎上，引入其它數據，可能會讓系統變得更加準確，更容易掌握新物體的投擲技巧。
TossingBot具有什么樣的準確度，以及將物體投射更遠距離意味著什么？將這種技術用于更大或更強大的武器是多么容易？
TossingBot在其自然范圍之外的容器中的準確度為85％，每個容器的開口為25 x 15厘米。在模擬中，我們測試了更長距離（最長5米）的推廣，并且該方法運行良好。但在現實世界中，最遠的盒子離機器人只有2米左右。我們沒有進行任何更遠的測試，因為任何更難的投擲都會導致UR5機器人達到力 - 扭矩限制。我們的猜測是，由于物理學/彈道學的初步估計，該方法應該對更長的距離進行合理的推廣。
TossingBot可能會首先以較低的準確度開始到這些更遠的位置（由于意外的動態），但它應該很快適應新的訓練樣本，因為它繼續進行在線學習。在使這種技術適用于更大和更強大的臂的方面，只要臂具有良好的可重復性（例如，制造中使用的那些）和實時控制，它應該是容易的。
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