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  • 為什么機器人應該學會建造笨拙的宜家家具

    行業資訊 | 時間: 2019-11-26 | 中華衛浴網 | 編譯:阿芬|瀏覽量:137

      這已經成為人們進入他們的第一套公寓的真實途徑:從一組神秘的圖片中組裝一件宜家家具,而不會讓您或有問題的物品掉落。
     
      南加州大學的研究人員認為,還有更好的方法是用拷問教機器人來操縱周圍的世界。繼去年研究人員的腳步之后,研究人員用機器人手臂組裝了那些經典的Stefan椅子(機器人學家喜歡宜家),他們正在向機器人技術界贈送一個新的模擬器,以訓練機器人將廉價的瑞典家具組裝在一起。最終,他們希望機器將開始對新穎的物體采用我們自己的靈巧性和適應性。女士們,先生們和機器人們,抓住您的內六角扳手。
     

     
      對于您和我來說,從宜家(Ikea)組裝東西既簡單又令人討厭:您為這一過程感到遺憾,但是您的大腦可以(大部分)將抽象的指令轉換為真實的東西。您遇到了各種各樣的問題,但是您的創造力可以輕松克服。內六角扳手使您的手抽筋,但您的操作力無與倫比。
     
      對于機器人來說,這完全是恐怖。當然,機器人已經在流水線上工作了數十年,但它們只是肌肉。例如,它們將車門之類的大件抬起就位,而人類則負責精細的操作,例如擰入微小的零件。機器人的環境是高度組織化,這樣的機器從來沒有湊合,即使它們是足夠聰明的話,他們的不可預測性將會把他們的人類同事的風險。
     
      但是,如果我們希望機器人能在我們的房屋中得到任何使用,那么它們必須更加靈活。為了使它們到達那里,也許他們需要練習建造宜家家具-這是一個多方面的問題,可以教給機器很多課程。
     
      這些研究人員通過模擬現實世界的物理原理(如重力和摩擦力)來構建3D數字游樂場。它們還可以使用諸如光照和紋理之類的變量。在這種環境下,他們將模擬不同的機器人,例如單臂索耶(Sawyer)和兩臂百特(Baxter),并讓他們玩80多種不同的椅子,桌子,書柜等。所有這些都是由游戲引擎Unity渲染的,因此我們人類可以看到機器人的進度。
     
      當Sawyer和Baxter存在于現實世界中并且可以在任何數量的機器人實驗室中學習時,為什么還要經歷所有這些麻煩呢?因為讓物理的,塑料的機器人學習是一種正義的痛苦。通常,這是通過強化學習來完成的,在強化學習中,機器會嘗試不同的策略,并會獲得對良好抓地力的獎勵,對較差抓地力的懲罰。經過無數次迭代之后,機器人終于迷失了解決方案。在模擬中,您可以旋轉數千次迭代,其速度比物理定律所允許的快得多。當然,這樣的模擬是不完美的表示,但是它們的效率要高得多。
     
      這個宜家新奇境的想法是為機器人研究人員提供一個標準化的平臺,用于教授機器人如何操縱零件和組裝復雜的物體。USC機器人專家約瑟夫·林(Joseph Lim)說:“雖然看上去對人類來說微不足道,但不僅僅是我們抓住了一部分,我們還必須確切地知道要在哪里抓住它以及用多少力。”對于機器人技術而言,這是一個很大的開放性問題。”
     
      然后是將一堆操作串在一起以構造椅子的問題。各個部分必須以某種方式組合在一起,并且步驟必須以某種順序組合在一起。為此,研究人員可能會采用“模仿學習”方法,或者通過首先操縱桿來演示機器的操作方法。Lim說:“我們的目標之一是學習如何學習人類的行為。我們觀看人類如何組裝家具(例如錄像帶),然后學習如何從根本上復制或模仿家具。”
     
      不過,不要指望機器人助手會隨您的下一張Hattefj?ll辦公椅一起提供。一方面,該系統尚無法模擬機器人如何將零件釘或擰在一起。南洋理工大學的工程師Quang-Cuong Pham說,還有兩個,仍然存在從模擬到真實的問題,他通過構建宜家椅子的物理機器人進行了上述實驗。就是說,要將機器人在模擬中學到的東西轉化為現實技能是極其困難的。Pham說:“因此,尚不清楚物理機器人能否成功地在仿真環境中成功完成任務,例如在我們之前的實驗中。”
     
      但是,也許經過幾年的培訓和不止幾把椅子折斷,我們的刨花板苦難將是機器的收獲。

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