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如何让机器人抓取任一物体?这个新算法了解一下
发布日期:2019-10-22 18:40:01

 

如果机器人要拿起一个物体并把它放进一个容器。首先,机器人需要观察物体并确定抓取器在6d空间的移动位置。应当注意,抓取的成功取决于物体和夹具的几何形状、物体的质量分布和表面摩擦力,这对机器人来说是非常难以实现的。

据国外媒体报道,Avida的研究人员开发了一种叫做6自由度graspnet的新算法,它允许机器人抓取任何物体。据了解,六自由度草网的工作原理如下:

机械手观察对象并确定6d空间(空间中的X、Y、Z坐标平面和旋转3D空间)中的移动路径。该算法的设计方法是生成一组可能的抓取器,并根据需要移动它们。然后,整个夹点通过“夹点评估器”运行,该评估器为每个可能的夹点分配分数。最后,抓地力评价器通过局部变换调整抓地力变量,以提高最优抓地力的成功率。

值得一提的是,研究人员并没有选择深入学习的方法,而是选择了“综合训练数据”。事实上,深度学习方法通常需要多个机器人收集几天或几个月的数据,以获得足够的数据来训练模型。六自由度graspnet使用综合训练数据。它由三维对象模型和模拟抓取体验组成。对于每个对象,抓取假设使用几何启发式生成,并使用nvidia flex物理引擎进行评估。

研究人员表示,六自由度graspnet的优势包括:1 .它可以用来抓取任何物体;2.它的模块化使其适用于各种计算机视觉应用和运动规划算法;3.它可以与模型一起使用,该模型可以根据各种对象的“点云”来分配形状,这将确保机械臂不会与任何障碍物碰撞。

机器人抓取一直是国内外研究的热点,这也证实了解决这个问题对整个机器人技术发展的重要性。我相信随着科技的不断进步,人类的手可以在更多的场景中解放出来。

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