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IAI電動夾手-九華山
發(fā)布者:SY20170827  發(fā)布時間:2024-04-07 10:33:47

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傳統(tǒng)的機(jī)器人學(xué)研究認(rèn)為,需要非常清楚要抓取的物體的三維幾何形狀,分析受力位置和力的大小,再反向計算機(jī)器手如何一步步移動到這些位置。但這種方式抓取不規(guī)則形狀和柔性物體會很困難。例如毛巾,可能需要看成一系列剛體的鏈接,再進(jìn)行動力學(xué)建模分析,但是計算量比較大。而小黃鴨那樣的橡膠,外部并不能看出彈性程度,難以計算出需要施加的正確的力。


Pieter Abbeel、DeepMind和OpenAI關(guān)于機(jī)器人控制的研究,都以此深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)?;趶?qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行機(jī)器人抓取,以機(jī)器視角看到的圖像為輸入,以機(jī)器最終抓到物體為目標(biāo),不斷對機(jī)器進(jìn)行訓(xùn)練,從而在不建模和不做受力分析的情況下,實現(xiàn)對物體的抓取。Pieter Abbeel已經(jīng)展示過機(jī)器人疊毛巾,開瓶蓋,裝玩具等復(fù)雜的動作。

不過基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)也仍有很多問題,如效率低、推理過程長、任務(wù)難以描述、不能終身學(xué)習(xí)、不能最大限度從真實世界獲取信息等。其中一些通過meta學(xué)習(xí),one-shot學(xué)習(xí),遷移學(xué)習(xí),VR示教等方法的引入得到了改善,有些則還暫時難以解決。

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