谷歌正用機器學習訓練機器人抓取隨機物體
解決這一問題的標準方法是，機器人偵測環(huán)境，制定抓取該物體的計劃，然后執(zhí)行。在現(xiàn)實世界中，制定計劃和執(zhí)行計劃之間的很多事情都會發(fā)生變化。
谷歌現(xiàn)在正在用這些機器人來訓練一個深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（現(xiàn)在非?；鸬囊环N機器學習技術），以幫助機器人根據(jù)攝像頭輸入和電機命令來預測抓取的結果?；旧希@就是在訓練機器人的手眼協(xié)調(diào)。
該團隊表示，在將近 3000 小時的訓練（80 萬次抓取嘗試）后，才看到“智能反應行為開始出現(xiàn)”。
該團隊寫道：“機器人會觀察自己的機械臂，并實時糾正機械臂的運動。它還會在抓取前展現(xiàn)出有趣的行為，比如將一個物體從一群物體中分離出來。所有這些行為都是從學習中自然浮現(xiàn)出來的，而不是通過系統(tǒng)中的程序。”
谷歌的研究人員們表示，沒有經(jīng)過訓練的機器人在前 30 次抓取嘗試中的平均失敗率是 34%。在訓練后，失敗率降低到了 18%。雖然這一比例還談不上完美，但如果碰到機器人試圖抓你，你要記得，它現(xiàn)在有 80% 的可能性抓到你。
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