目前的计算机视觉技术已经足够了,——让机器

2019-10-05 作者:科技生活   |   浏览(92)

原标题:瞄准工业智能化市场,麻省理工让 AI 教机器人操纵物品

原标题:有了这项新技术机器人可就真的成精啦!

人工智能正在一步步走向强大。今天,麻省理工学院又公布了一项新发明,让科技更进一步。

来自engadget的消息称,麻省理工学院最新研究发布的的机器视觉系统可以让机器人自行解决它所看到的问题。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员,发明了一种名为 DON 的“密集的视觉对象网”——让机器人能学会独立观察、理解并操作它们从未见过的物体。

对于反复执行特定动作的机器来说,目前的计算机视觉技术已经足够了,比如从装配线上取下一个物体,把它放到一个箱子里。然而,要让机器人变得足够有用,不仅能在仓库里装箱子,还能在我们自己的家里帮上忙,目前的而技术就显得力不从心了。

研究人员们计划今年10月在瑞士的机器学习大会上展示他们的新发明。

对此,麻省理工学院设计了“DON”系统。

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DON,或称“密集物体网”,是麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)开发的一种新型机器视觉形式。它能够生成一个“可视化路线图”——即以坐标形式排列的可视化数据点的集合。这个系统会把这些单独的坐标集拼接成一个更大的坐标集合,就像您的手机可以将多张照片拼接成一个全景图像一样。这使得系统能够更好、更直观地理解对象的形状以及它在周围环境中的工作方式。

DON试图抓起一只鞋子(图片来源:MIT CSAIL)

“从计算机视觉系统中得到的最粗糙、最高级的东西就是检测目标,”该研究论文的作者、博士生Lucas Manuelli告诉Engadget。“下一步是进行像素标记,所有的像素都是一个人或一条道路的一部分。很多自我驾驶汽车系统都会进行这两部操作。“

核心研究人员 Lucas Manuelli 说:“目前的许多科技手法都无法识别物体的准确样貌。例如,现有的算法无法操纵机器手柄来抓一个杯子。尤其是当杯子的形状和摆放复杂时,更为艰难。”

“但如果你真的想以某种特定的方式与某个物体互动,比如以特定的方式抓住鞋子或抓住一个杯子,”他继续说道,“那么仅仅有一个边界框或所有对应于杯子的像素是不够的。我们的系统必须得在对象中获得更精细的细节......这种信息对于进行更高级的操作任务是必要的。“

DON 不是一个控制系统。相反,它是一种自我监督的深层神经网络——一种模仿大脑神经元功能的分层算法——训练机器人用精确坐标的形式来描述物体。在训练结束后,DON 能够自主地挑选出参考框架。当一个类似的新物体出现时,DON 就可以将它们映射到一起,在三维空间中计算出物体的可视化形状。

也就是说,DON系统可以让机器人看着一杯咖啡时,正确定位到咖啡杯的手柄上。当机器人拿起咖啡杯时,DON系统能让机器人意识到杯子的底部需要保持指向下方,以避免杯子里的东西洒出来。

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DON的视角(图片来源:MIT CSAIL)

更重要的是,该系统将允许机器人从一堆相似的物体中挑选出特定的物体。

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