Наши руки подобны мосту между намерениями, заложенными мозгом, и физическим миром, выполняя наши желания, позволяя нам превращать мысли в действия. Если роботы собираются по-настоящему реализовать свой потенциал, когда дело доходит до взаимодействия, крайне важно, чтобы в их распоряжении был какой-то аналогичный инструмент.
Мы знаем, что робототехники создают некоторые уже удивительно сложные руки робота. Но им также нужен ум, чтобы ими управлять — быть способными правильно захватывать предметы как в зависимости от их формы, так и в зависимости от их твердости или мягкости. Вы же не хотите, чтобы ваш будущий коллега-робот раздавил вашу руку в кровавую кашу, когда пожимал вам руку в первый день в офисе.
Рекомендуемые видео
К счастью, именно над этим работают исследователи из Германии. новая, более интеллектуальная нейронная сеть что может позволить использовать роботизированную руку (в данном случае существующую модель, называемую Schunk SVH 5-пальцевая рука) научиться брать в руки предметы разной формы и степени твердости, выбирая правильное хватательное движение. В ходе демонстрации концепции рука робота смогла поднять необычный диапазон объектов, в том числе — но не ограничиваясь этим — пластиковая бутылка, теннисный мяч, губка, резиновая уточка, ручка и набор воздушных шаров.
«Наш подход состоит из двух основных компонентов: моделирование движения руки и податливое управление», Хуан Камило Васкес Тик- рассказал Digital Trends научный сотрудник FZI Forschungszentrum Informatik в Карлсруэ, Германия. «Рука моделируется в иерархии различных слоев, а движение представлено примитивами движения. Все суставы одного пальца координируются пальцем-примитивом. Для одного конкретного хватательного движения все пальцы координируются примитивом руки».
Другими словами, пояснил он, оно может по-разному сжать руку.
Система представляет собой другой путь разработки роботизированных систем для выполнения такого рода действий. Задействованная нейронная сеть позволяет руке хватать более разумно, при необходимости адаптируясь в реальном времени.
“Пиковые нейронные сети (SNN) — это особый вид искусственных нейронных сетей, которые более точно моделируют работу реальных нейронов», — продолжил Тик. «Существует множество моделей импульсных нейронов, основанных на исследованиях в области нейробиологии. Для этой работы мы использовали нейроны с утечкой интеграции и огня (LIF). Связь между нейронами основана на событиях и использует спайки. Пики — это дискретные импульсы, а не непрерывный сигнал. Это… уменьшает объем информации, передаваемой между нейронами, и обеспечивает большую энергоэффективность».
Был документ с описанием работы. недавно опубликовано в журнале IEEE Robotics and Automation Letters..
Рекомендации редакции
- Роботы-охранники могут прийти в ближайшую к вам школу
- BigSleep ИИ. это похоже на поиск картинок Google для изображений, которых еще не существует.
- Поклонник «Звездного пути» подделал данные эпохи следующего поколения в новом сериале о Пикарде.
- Самая совершенная в мире роботизированная рука приближается по ловкости к человеческому уровню
- А.И. провал: телекамера-робот следует за лысой головой, а не за футбольным мячом
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
