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据报道,麻省理工学院近日研制了一款Cheetah
3猎豹机器人,不需要视觉就能爬楼梯台阶。相对于此前利用摄像头视觉的机器人,该机器人有极大的创新。
据悉,这款Cheetah
3猎豹机器人重90磅重,采用了新的算法让其在没有摄像头的帮助之下,机器人也能够通过触感来适应整个环境,在躲避障碍物的同时完成任务。该团队的研究人员表示,设计这样一款机器人的初衷是希望机器人在无法看到前方路径的情况下也能够进行运动。在其看来,机器人如果过度依赖摄像头会减缓机器人的反应,导致机器人移动不流畅。
对于人类而言,这款不依靠视觉的机器人有很大的辅助作用。可以通过远程遥控机器人前往人类无法进入的地方,取代人类完成那些较为危险、肮脏或者难度极高的工作。比如,进入内部发电厂深入检查等。此外,对于像切尔诺贝利、日本福岛核电站等具有极强核辐射而不能通过机器人搭载的摄像头进行观察的地方,该款不依靠视觉移动的机器人反而能够起到巨大的作用。
另据报道,麻省理工学院研究团队对这款Cheetah
3猎豹机器人的硬件性能进行升级,让其能够伸展和扭曲;并引入新的预测算法,帮助该机器人改变移动步态,以防其被障碍物绊倒或者摔倒。

相信大家在观看吴恩达机器学习公开课的第一节课中,印象比较深的有使用强化学习去训练与控制机器人,直升飞机,让它们学会新的技能。

澳门十大娱乐网址大全,无人机群以完美的编队飞行这一梦想又接近了一步,这得归功于麻省理工学院开发的控制算法。
对移动的机器人队伍进行控制,让其相互之间不会发生碰撞,或者直接消灭挡在其道路上的目标/物体这些问题非常复杂,一直以来也让机器人专家们头疼不已。
但是麻省理工学院的研究团队认为他们已经取得了突破,能够让复杂的无人机编队更加轻松地实现。该研究团队表示他们所开发的分散化规划算法能够同时对静止以及移动障碍物进行处理,能够通过减少计算固定装置来实现。
阿隆索.莫拉强调目前还处于研究阶段,要想创造出能够对机器人队伍实现稳健控制的算法还会面对许多重大的挑战。
“需要考虑到机器人动力学,存在多个移动障碍物的动态环境的长期保证,现实系统的通信/网络问题,对环境的知觉,等等。”

那么,机器学习在机器人中有哪些应用呢?本文将对这个问题进行简单的介绍。

 

1.计算机视觉

 
   
因为“机器人视觉”不仅涉及到计算机算法,有些人会认为正确的术语是机器视觉或机器人视觉。机器人学家或工程师也必须选择摄像头硬件能够允许机器人处理物理数据。机器人视觉与机器视觉密切相关,后者用于引导机器人引导和自动检测系统。它们之间的微小差异可能在应用于机器人视觉的运动学中,其包括参考框架校准和机器人对其环境的物理影响的能力。

 
   
大量数据即网络上可用的视觉信息(包括注释/标记的照片和视频)的涌入推动了计算机视觉的进步,这反过来也有助于进一步基于机器学习的结构化预测学习技术,推动机器人视觉应用,如物体的识别和排序。一个分支的例子是无人监督学习的异常检测,例如能够使用卷积神经网络找到并评估硅晶片故障的建筑系统,由Biomimetic机器人和机器学习实验室的研究人员设计,该研究人员是非营利机构Assistenzrobotik的一部分电子伏特在慕尼黑。诸如雷达,激光雷达和超声波等超感知技术,如Nvidia公司的技术,也推动了自主车辆和无人机的360度视觉系统的开发。

 

2 .模仿学习

   
模仿学习与观察学习密切相关,这是婴幼儿展示的行为。模仿学习也是强化学习的总体类别,也是让agent在世界范围内采取行动的最大挑战。贝叶斯或概率模型是这种机器学习方法的常见特征。模仿学习是否可以用于类人机器人的问题早在1999年就被假定了。

   
模仿学习已经成为现场机器人技术的一个组成部分,其中一些工厂的移动特性,如建筑,农业,搜索和救援,军事等领域的移动特性使手动编程机器人解决方案变得具有挑战性。例子包括逆向优化控制方法,或者“通过演示进行编程(PbD)”.CMU和其他组织在类人机器人,腿式运动和越野粗糙地形移动导航仪领域中得到应用。亚利桑那州立大学的研究人员在两年前发表了这个视频,展示了一个类人机器人,使用模仿学习获得不同的掌握技巧。

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