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科学新闻
来自研究机构

“双灵巧”机器人将极大地加快电子商务的发展

日期:
2019年1月16日
来源:
加州大学伯克利分校
简介:
工程师们提出了一种新颖的“双灵巧”方法,可以在没有训练的情况下抓取各种形状的物体。
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在最近的假日季节,电子商务继续扩大并达到了新的水平。为了快速完成数量庞大、种类繁多的订单,亚马逊(Amazon)、沃尔玛(Walmart)和阿里巴巴(Alibaba)等公司正在大举投资新建仓库。为了解决工人短缺的问题,许多公司都在考虑使用机器人。然而,可靠地抓取各种各样的产品仍然是机器人技术的一大挑战。

在1月16日星期三发表的一篇论文中科学的机器人年,加州大学伯克利分校的工程师们提出了一种新颖的“双手灵巧”方法,可以在未经训练的情况下抓取各种形状的物体。

“任何一个手都不能处理所有的物体,”加州大学伯克利分校的博士后研究员、该论文的主要作者杰夫·马勒(Jeff Mahler)说。“例如,吸盘无法在衣物等多孔物体上形成密封,平行颚爪可能无法到达某些工具和玩具的两侧。”

马勒在加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系和工业工程与运筹学系的肯·戈德堡教授的实验室工作。

大多数电子商务履行中心使用的机器人系统依赖于吸力抓取器,这可能会限制它们抓取物体的范围。加州大学伯克利分校的论文介绍了一种与各种夹持器类型兼容的“双灵巧”方法。这种方法是基于一种常见的“奖励函数”,用于量化每个抓手成功的概率。这使得系统可以快速决定在每种情况下使用哪个夹持器。为了有效地计算每种夹持器类型的奖励函数,本文描述了一个学习奖励函数的过程,该过程通过使用结构化领域随机化和传感器分析模型以及每个夹持器的物理和几何结构快速生成的大型合成数据集来训练。

当研究人员在一个双臂机器人上训练平行颚抓取器和吸盘抓取器的奖励功能时,他们发现他们的系统以每小时超过300次的速度清除了多达25个以前看不见的物体,可靠性为95%。

戈德堡说:“当你在仓库里把包裹放在一起准备送货时,物品的变化很大。”“我们需要各种各样的抓手来处理各种各样的物体。”

本文的研究是在加州大学伯克利分校自动化科学与工程实验室(AUTOLAB)与伯克利人工智能研究实验室(BAIR)、实时智能安全执行实验室(RISE)和CITRIS“人与机器人”(CPAR)计划合作进行的。

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故事来源:

提供的材料加州大学伯克利分校注:内容可能会根据风格和长度进行编辑。


期刊引用

  1. Jeffrey Mahler, Matthew Matl, Vishal Satish, Michael Danielczuk, Bill DeRose, Stephen McKinley, Ken Goldberg。学习双灵巧机器人抓取策略科学的机器人2019年1月16日;DOI:10.1126 / scirobotics.aau4984

引用此页

加州大学伯克利分校。“‘双灵巧’机器人可以极大地加快电子商务的发展。”《科学日报》。《科学日报》,2019年1月16日。< www.koonmotors.com/releases/2019/01/190116140638.htm >。
加州大学伯克利分校。(2019年1月16日)。“双灵巧”机器人将极大地加快电子商务的发展。《科学日报》.2023年6月24日检索自www.koonmotors.com/releases/2019/01/190116140638.htm
加州大学伯克利分校。“‘双灵巧’机器人可以极大地加快电子商务的发展。”《科学日报》。www.koonmotors.com/releases/2019/01/190116140638.htm(2023年6月24日访问)。

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