Блестящие предметы фольги роботов, а RGB-D удерживает ключ

shiny-metal.jpg

Кто не любит блестящие вещи? Ну… роботы для одной. То же самое касается и прозрачных объектов.

Праймеры

  • Что такое ИИ? Все, что нужно знать
  • Что такое машинное обучение? Все, что нужно знать
  • Что является глубокое изучение? Все, что нужно знать
  • Что такое искусственный интеллект? Все, что нужно знать

По крайней мере, давно. Машина видения оступился, когда дело доходит до блестящих или отражающих поверхностей, и ограничен в применении для автоматизации несмотря на успехи в области столкнуть роботов во все новые и новые пространства.

Теперь, исследователи в области робототехники Локомотивом успеха доклад Карнеги-Меллон с новой техникой для выявления и схватить предметы с трудными поверхностями. Вместо того, чтобы полагаться на дорогостоящих новых технологий датчиков или интенсивного моделирования и обучения через АИ, то система вместо того, чтобы вернуться к истокам, опираясь на простой цветной камерой.

Чтобы понять, почему это необходимо, чтобы понять, как в настоящее время роботы объектам чувств до хватания. Передовые системы компьютерного зрения для захвата и приложения часто полагаются на инфракрасные камеры, которые прекрасно подходят для чувствительного и точного измерения глубины объекта — полезные данные для робота разработке стратегии схватывать … но не когда дело доходит до визуальных вывертов, как прозрачность. Инфракрасный свет проходит сквозь объекты и отражается и рассеивается по поверхности.

Цветные камеры, однако можно обнаружить и другое. Достаточно взглянуть на любую цветную фотографию, и вы будете четко различить на столе стакан или блестящие металлические перила, каждый с множеством богатых деталей. Это был ключ к разгадке. Исследователи КМУ построена на этом наблюдении и разработано цвет система камеры способна распознавать фигуры с помощью цвета и, самое главное, почувствовав прозрачных или отражающих поверхностей.

«Нам порой не хватает», — сказал Давид провел ассистент-профессор Института робототехники Университета Карнеги Меллон, признал, «но по большей части это неплохо, гораздо лучше, чем все предыдущие системы для захвата прозрачных или отражающих объектов.»

Что решение является недорогим и датчики боевые испытания дать ему огромную ногу, когда дело доходит до возможного принятия. Исследователи отмечают, что другие попытки робототехнических схватив прозрачных объектов полагались на обучающих систем на основе проб и ошибок или на дорогих человека маркировке объектов.

В конце концов, это конец, это не новые датчики, но новые стратегии использовать их, что может дать роботы полномочия, они должны функционировать в повседневной жизни.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *