高级计算机视觉让机器人几乎可以拾取任何物体

几十年来,在装配线等受控环境中的机器人能够一次又一次地拾取同一物体。最近,计算机视觉的突破使机器人能够在物体之间进行基本区分。尽管如此,系统并没有真正理解物体的形状,因此机器人在快速拾取后几乎无法做到。

1.博士生Lucas Manuelli与主要作者Pete Florence合作开发了一个系统,该系统使用先进的计算机视觉技术,使KUKA机器人能够拾取几乎任何物体。(照片:Tom Buehler / CSAIL)
在最近的一篇论文中,来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员表示,他们已经在这个工作领域取得了重大进展:一个让机器人能够检查随机物体并在视觉上理解它们以完成特定任务的系统。从未见过它们。图1显示了机器人,下面视频显示了机器人的工作情况。
 

该系统称为Dense Object Nets(DON),它将对象视为点集合,用作视觉路线图。这种方法可以让机器人更好地理解和操纵物品,最重要的是,它们甚至允许他们在类似物体的混乱中拾取特定物体 - 这是亚马逊和沃尔玛等公司在其仓库中使用的各种机器的宝贵技能。
例如,有人可能会使用DON让机器人抓住物体上的特定位置,比如鞋子的舌头(见开场照片)。从那以后,它可以看到它以前从未见过的鞋子,并成功抓住它的舌头。
 
“许多操纵方法无法识别物体可能遇到的多个方向的物体的特定部分,”博士生Lucas Manuelli说道,他与主要作者和博士生Pete Florence一起撰写了一篇关于该系统的新论文,与麻省理工学院一起Russ Tedrake教授说:“例如,现有的算法无法通过手柄抓住一个杯子,特别是如果杯子可以是多个方向,如直立,或侧面。”
该团队不仅在制造环境中,而且在家庭中都看到了潜在的应用。想象一下,给系统一个整洁的房子的图像,让你在工作时清洁,或使用菜肴的图像,以便系统在你度假时把你的盘子放好。
还值得注意的是,没有一个数据实际上被人类标记过。相反,该系统是团队所谓的“自我监督”,不需要任何人类注释。
机器人抓取的两种常见方法涉及任务特定学习或创建一般抓取算法。这些技术都有障碍:特定于任务的方法难以推广到其他任务,并且一般的掌握不足以处理特定任务的细微差别,例如将对象放在特定位置。
然而,DON系统基本上在给定物体上创建一系列坐标,作为一种视觉路线图,使机器人更好地理解它需要掌握的内容,以及在哪里。
该团队训练系统将对象视为构成较大坐标系的一系列点。然后,它可以将不同的点映射到一起以可视化对象的3D形状,类似于从多张照片拼接全景照片的方式。训练之后,如果一个人指定一个物体上的一个点,机器人可以拍摄该物体的照片,并识别和匹配点,然后能够在该指定点拾取物体。
这与UC-Berkeley的Dex-Net系统不同,后者可以掌握许多不同的项目,但无法满足特定的要求。想象一个18个月大的孩子,他不明白你想要它玩哪个玩具但仍然可以抓住很多物品,而一个4岁的孩子可以回应“在红色的末端抓住你的卡车” “。
在软毛虫玩具上进行的一组测试中,由DON驱动的KUKA机器人手臂可以从一系列不同的配置中抓住玩具的右耳。这表明,除其他外,系统具有在对称物体上区分左右的能力。
当在不同棒球帽的箱子上进行测试时,DON可以挑选出特定的目标帽子,尽管所有的帽子都具有非常相似的设计 - 并且以前从未在训练数据中看过帽子的照片。
“在工厂中,机器人通常需要复杂的零件供料器才能可靠地工作,”佛罗伦萨说。“但是像这样能够理解物体方向的系统可以拍摄照片,并能够相应地掌握和调整物体。”
在未来,团队希望通过更深入地了解相应对象,将系统改进到可以执行特定任务的位置。例如,它可以学习如何抓住物体并将其移动,最终目标是清洁桌子。
该团队将于本月晚些时候在瑞士苏黎世的机器人学习会议上发表论文。
DEX-网
灵巧的机器显示机器学习如何教导机器人识别和拾取不同类型的物体,这种技能可以改变许多工厂和仓库。
它可能看起来并不那么特别,但根据一项新措施,机器人是有史以来最灵巧的机器人。除了其他技巧之外,它还能以无与伦比的速度和技巧对您的垃圾抽屉进行分类。
灵巧的关键不在于它的机械夹持器,而在于它的大脑。机器人使用名为Dex-Net的软件来确定如何以惊人的效率拾取奇怪的物体(图2)

2.加州大学伯克利分校的研究生杰夫马勒配置了Dex-Net机器人系统。(照片:Adriel Olmos)
Dex-Net由加州大学伯克利分校的教授Ken Goldberg和他的研究生Jeff Mahler开发。该软件运行在由瑞士机器人公司ABB制造的现成工业机器上  。Goldberg在EmTech Digital展示了他的系统的最新版本,这是由麻省理工学院技术评论组织在旧金山举办的一项活动,致力于人工智能。 
根据Goldberg的说法,该系统比以前开发的任何东西都更接近于匹配人类的灵活性。具有更好灵活性的工业机器人可以在仓库和工厂以及医院和家庭中找到应用。
Dex-Net特别聪明的是它如何学会掌握。该软件尝试在虚拟环境中拾取对象,通过反复试验训练深度神经网络。即使在模拟中,这也是一项艰巨的任务。但是,Dex-Net可以从它之前看到的对象推广到新对象。如果不知道应该如何抓住它,机器人甚至会轻推一个项目以更好地查看它。 
该系统的最新版本包括一个高分辨率3D传感器和两个臂,每个臂由不同的神经网络控制。一个臂配备有传统的机器人抓手,另一个配备有抽吸系统。机器人的软件扫描一个物体,然后查看两个神经网络,以便即时决定抓取或吸取该特定物体是否更有意义。
加州大学伯克利分校的研究人员还开发了一种更好的方法来测量采摘机器人的性能。该度量标准称为“每小时平均选择次数”,通过将每次选择的平均时间乘以一致对象集的平均成功概率来计算。
新指标将帮助研究实验室从事挑选机器人分享他们的成果。“我们一直在谈论如何调整我们的结果,以便我们看到进展,”戈德伯格说。“这完全取决于你使用的是什么样的机器人,你正在使用什么样的传感器,以及 - 非常重要的是你正在使用什么样的物体。”
人类每小时可以有400到600个平均选择。在最近由亚马逊组织的一次比赛中,最好的机器人能够在70到95之间。新机器每小时可以达到200到300个平均选择,Goldberg说。结果将在今年晚些时候在澳大利亚举行的会议上公布。
在他的演讲中,戈德伯格补充说,在五年内,他预计机器人将达到“每小时人类甚至超人的平均选择”。
掌握和操纵笨拙和不熟悉的物体是机器人技术中的一项基本挑战,也是一项重新掌握技术的技术。例如,在汽车工厂中发现的机器人快速而精确,但无法适应变化或不熟悉的环境。除了工厂或仓库工作,更复杂的操作可能会导致第一个有用的机器人帮助医院和老人护理设施等地方的人们。
机器人技术这方面的最新进展是几个同步趋势的结果。更小,更安全的机器人已经激增,新型的端部夹具已经出现,并且 - 机器学习中取得了最大的进步。
除了Goldberg在其他几个学术实验室的工作和研究之外,DeepMind和OpenAI等地的研究人员已经开始探索如何利用机器学习使机器人更智能,更具适应性。机器人技术的进步可能会反馈到人工智能的其他领域,例如感知。 
“机器学习正在对机器人技术产生前所未有的影响,”麻省理工学院的Tedrake说道,他看到了加州大学伯克利分校的机器人演示。“让机器人扩散到我们最终拥有机器人技术的大数据是非常有价值的。”

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