机器手像人手一样灵活

机器手像人手一样灵活

  五岁儿童就能自己系鞋带,而机器人的手远没有那么灵活。现在,在机器学习的帮助下,机器手极大的改进了灵活性(YouTube 视频)。

  研究人员在机器手的虚拟训练中增加了随机化元素来减少模拟和现实的差距,他们同时还为程序提供了短期记忆,在处理过程中能感觉到物体的大小并根据大小等因素进行调整。

  虚拟机器手完成了相当于 100 年的试错训练,在现实环境的测试中能在没有卡住或物体掉落的情况下平均做到 30 次的连续再定位。系统取名为 Dactyl,它还发现了人类操纵物体的一些技巧,如在两指之间旋转立方体或利用重力移动立方体。

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