研究人员开发机械“影子手”:玩转魔方不在话下

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人类可不都都可以相对轻松地玩弄魔方,但对于机器人来说,这时不时以来都非常困难。(常见的2x2x2魔方共有367.430万个内部人员组合。)这并都不 说必须机器人能玩得转魔方——麻省理工学院的一项发明者最近以破纪录的0.38秒内解出魔方——但你这俩 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,我们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,研究人员称我们我们由人工智能驱动的系统——包括另三个白 多用来求出最优动作顺序的魔方求解器,以及另三个白 多可控制三个白手指的魔方操作器——在1200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,完成涉及几滴 接触的日常任务的关键次要。”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三个白 多开放的挑战,将会它具有复杂的接触模式、高维的动作空间和脆弱的机械特性。”

▲研究人员的系统在虚拟环境中操纵魔方。

该团队的外理方案是另三个白 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。上边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——涉及另三个白 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次要动作比很多的动作更难完成。我们我们分别训练了十哪几个 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(在必须得到反馈信号的情况表下循序执行)的稳健性,我们我们实施了另三个白 多回退机制来一步步检查魔方的情况表。

该团队利用Roboti的Mujoco(多关节接触动力学)来验证我们我们的方法。Mujoco是为机器人生和熟物力学的研究和开发而设计的另三个白 多物理引擎。在Mujoco内,我们我们使用了另三个白 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三个白 多驱动关节和另三个白 多欠驱动关节,小指和拇指有三个白驱动关节(手腕有另三个白 多驱动关节)。在另三个白 多实验中,影子手的任务是操纵另三个白 多虚拟的魔方来实现另三个白 多目标姿态,而在原来实验中,它时要操纵两层来实现另三个白 多目标深度1。

研究人员表示,我们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,我们我们将该数字提高到95.2%),分层操作的平均成功率为90.3%。我知道你,一同优化这另三个白 多原子操作,并将该系统部署到实际硬件上,可不都都可以进一步提高性能。