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机器人已经可以向人类学习家务

机器人看着Shikhar Bahl打开冰箱门。它记录了他的动作、门的摆动、冰箱的位置等等,分析这些数据,并准备模仿Bahl所做的事情。

起初它失败了,有时完全没有抓住把手,抓错了地方或拉错了方向。但经过几个小时的练习,机器人成功地打开了门。

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卡内基梅隆大学计算机科学学院机器人研究所(RI)的博士生巴尔说:“模仿是一种很好的学习方式。让机器人通过直接观察人类来学习仍然是该领域尚未解决的问题,但这项工作在实现这种能力方面迈出了重要一步。”

Bahl与Deepak Pathak和Abhinav Gupta合作,开发了一种新的机器人学习方法,称为WHIRL。WHIRL是一种有效的一次性视觉模拟算法。它可以直接从人机交互视频中学习,并将这些信息推广到新任务中,使机器人非常适合学习家务。人们经常在家里执行各种任务,通过WHIRL,机器人可以观察这些任务并收集所需的视频数据,以最终确定如何自行完成任务。

该团队在一个现成的机器人上添加了一个摄像头和他们的软件,它学会了如何完成20多项家务——从打开和关闭电器、柜门和抽屉到盖上锅盖、推椅子,甚至从垃圾箱中拿出一个垃圾袋。每次,机器人都会看着一个人完成一次任务,然后开始练习和学习自己完成任务。该团队本月在纽约举行的机器人技术——科学和系统会议上介绍了他们的研究。

“这项工作提供了一种将机器人带入家庭的方法。”团队成员Pathak说,“在将机器人部署到人们的家中之前,我们不需要等待机器人被编程或训练成功完成不同的任务,这项技术允许我们部署机器人并让它们学习如何完成任务,同时适应环境并仅通过观看来改进。”

目前教机器人完成任务的方法通常依赖于模仿或强化学习。在模仿学习中,人类手动操作机器人来教会它如何完成任务。在机器人学习之前,必须对单个任务执行多次此过程。在强化学习中,机器人通常在数百万个模拟示例上进行训练,然后要求其将训练适应现实世界。

当在结构化环境中教机器人单个任务时,这两种学习模型都能很好地工作,但它们很难扩展和部署。WHIRL可以从任何人类执行任务的视频中学习。它易于扩展,不局限于一项特定任务,可以在现实的家庭环境中运行。该团队甚至正在开发一个版本的WHIRL,通过观看YouTube和Flickr上的人机交互视频进行训练。

计算机视觉的进步使这项工作成为可能。使用在互联网数据上训练的模型,计算机现在可以理解和建模三维运动。该团队使用这些模型来理解人体运动,促进旋转训练。

通过旋转,机器人可以在自然环境中完成任务。电器、门、抽屉、盖子、椅子和垃圾袋没有进行修改或操作以适合机器人。机器人最初几次尝试一项任务都以失败告终,但一旦成功了几次,它就很快掌握了如何完成任务并掌握了它。虽然机器人可能无法以与人类相同的动作完成任务,但这不是目标。人类和机器人有不同的部位,他们的动作也不同。重要的是最终结果是一样的。

“要在实验室外扩展机器人技术,数据必须可靠和稳定,机器人应该通过自己的练习在自己的环境中变得更好。”Pathak说。

本文由升哲科技编译,转载请注明。
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大神点评2

周周…… 2022-8-8 20:04:28 来自手机 显示全部楼层
写的不错,配图再多点就好啦
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我们不知道 2022-8-11 12:03:46 显示全部楼层
你用实力诠释了一句话,高手在民间
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