即使是简单的机器人抓手也能完成复杂的任务——只要它能聪明地利用周围环境作为方便助手。至少,这是卡内基梅隆大学机器人研究所的新研究发现。

在机器人技术中,简单的抓取器通常被分配直接的任务,比如捡起物体并将其放置在某个地方。然而,通过利用周围环境,例如将物品推到桌子或墙壁上,简单的抓取器可以完成通常认为只有更复杂、脆弱和昂贵的多指人工手才能完成的熟练操作。

然而,之前关于这一策略的研究,即所谓的“外在灵巧性”,通常假设握持者抓取物品的方式。这反过来需要特定的夹具设计或机器人运动。

“简单的夹持器被低估了。”
-周文轩,卡内基梅隆大学

在这项新研究中,科学家们利用人工智能克服了这些限制,将外部灵活性应用于更一般的环境,并成功地掌握了各种大小、重量、形状和表面的物品。

该研究的主要作者、卡内基梅隆大学的周文轩(音)说:“这项研究可能为简单的握力操纵开辟了新的可能性。”“潜在的应用包括仓库机器人或家政机器人,帮助人们整理他们的家。”

研究人员雇佣了强化学习训练一个神经网络.他们让人工智能系统尝试随机动作来抓住一个物体,并奖励那些导致成功的一系列动作。因此,这个系统最终采用了最成功的行为模式。它学会了,用这么多语言。他们首先在物理模拟器中训练他们的系统,然后在一个简单的具有钳子般的抓地力的机器人中测试。

科学家们让机器人尝试抓取被限制在一个开放的箱子里的物品,这些物品最初的方向意味着机器人无法拾取它们。例如,可能会给机器人一个太宽的物体,它的夹持器无法抓住。人工智能需要想出一种方法将物品推到垃圾桶的墙上,这样机器人就可以从旁边抓住它。

“最初,我们认为机器人可能会像人类一样尝试在物体下面挖东西,”周说。“然而,算法给了我们一个意想不到的答案。”在把一个物体推到墙上后,机器人会用食指顶着物体的一侧把它举起来,“然后让物体落在下一个手指上,然后抓住它。”

在实验中,周和她的同事们在一些物品上测试了他们的系统,比如纸板箱、塑料瓶、玩具钱包和一瓶Cool Whip。它们的重量、形状和滑度各不相同。他们发现,简单的抓握器可以成功抓取这些物品,成功率为78%。

“简单的抓手被低估了,”周说。“机器人应该利用外在的灵巧性来进行更熟练的操作。”

在未来,研究小组希望将他们的发现推广到“更广泛的物体和场景”,周说。“我们也有兴趣探索更复杂的任务,用一个简单的手和外在的灵活性。”

科学家们详细描述了他们的发现12月18日在新西兰奥克兰举行的机器人学习会议上。

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