研究人员开发机械“影子手”:玩转魔方不在话下

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人类都能否相对轻松地玩弄魔方,但对于机器人来说,什儿 直以来都非常困难。(常见的2x2x2魔方共有367.45万个外部组合。)这不必是说越来越机器人能玩得转魔方——麻省理工学院的一项发明家 家 最近以破纪录的0.38秒内解出魔方——但什儿 机器人通常都涉及专门制造的马达和控制器。

令人鼓舞的是,腾讯和香港中文大学的一组研究人员表示,让我们设计了一款使用多指手的魔方操纵手。在发布在预印论文网站Arxiv.org上的一篇论文(“学习用灵巧的手来解魔方”)中,研究人员称让我们由人工智能驱动的系统——包括另还有一个多 用来求出最优动作顺序的魔方求解器,以及另还有一个多 可控制还有一个手指的魔方操作器——在180多次试验中取得90.3%的平均成功率。

“灵巧的手部操作是机器人达到人类水平的灵活性,完成涉及几瓶接触的日常任务的关键偏离 。”研究人员写道,“尽管取得了进展,但可靠的多指灵巧手操作仍然是另还有一个多 开放的挑战,如果它具有多样化的接触模式、高维的动作空间和脆弱的机械外部。”

▲研究人员的系统在虚拟环境中操纵魔方。

该团队的处理方案是另还有一个多 分层系统,它结合了基于模型和无模型的规划和操作组件。底下提到的魔方求解器负责寻找恢复魔方的最优动作顺序,而控制器——涉及另还有一个多 原子动作、魔方旋转和分层操作——则负责一步一步地执行每个动作。

研究人员指出,运动学和关节运动使得偏离 动作比一些的动作更难完成。让我们分别训练了哪几个模型,以便定量比较它们的可靠性。为了提高魔方旋转和分层操作(在越来越得到反馈信号的情況下循序执行)的稳健性,让我们实施了另还有一个多 回退机制来一步步检查魔方的情況。

该团队利用Roboti的Mujoco(多关节接触动力学)来验证让我们的方法 。Mujoco是为机器人和阳物力学的研究和开发而设计的另还有一个多 物理引擎。在Mujoco内,让我们使用了另还有一个多 灵巧的人手大小的机械手。该机械手被称为“影子手”(Shadow Hand),它的中指和无名指各有另还有一个多 驱动关节和另还有一个多 欠驱动关节,小指和拇指有还有一个驱动关节(手腕有另还有一个多 驱动关节)。在另还有一个多 实验中,影子手的任务是操纵另还有一个多 虚拟的魔方来实现另还有一个多 目标姿态,而在那我实验中,它须要操纵两层来实现另还有一个多 目标层厚。

研究人员表示,让我们的模型的立方体旋转成功率稳定在90%以上(经过3万次训练后,让我们将该数字提高到95.2%),分层操作的平均成功率为90.3%。也许,一同优化这另还有一个多 原子操作,并将该系统部署到实际硬件上,都能否进一步提高性能。