機器人通過(guò)搖晃來(lái)學(xué)習目標的特征

機器人現在只需使用傳感器即可通過(guò)搖晃物體來(lái)計算物體的重量和柔軟度，而無(wú)需使用攝像頭或工具。

來(lái)自麻省理工學(xué)院、亞馬遜機器人公司和不列顛哥倫比亞大學(xué)的研究人員開(kāi)發(fā)了一種方法，允許機器人通過(guò)輕輕搖晃物體來(lái)了解物體的重量、柔軟度或內容物。機器人可以使用內部傳感器在幾秒鐘內確定物體的質(zhì)量，而無(wú)需攝像頭或外部工具。這種低成本技術(shù)在攝像機可能無(wú)法工作的環(huán)境中非常有用，例如在黑暗空間或災難恢復期間。

該方法的一個(gè)關(guān)鍵部分是對機器人和物體進(jìn)行建模的仿真過(guò)程，使機器人能夠在交互過(guò)程中快速識別物體特征。該技術(shù)與更昂貴的計算機視覺(jué)方法一樣有效。它足夠強大，可以處理各種看不見(jiàn)的場(chǎng)景，使其成為各種機器人應用的多功能解決方案。

感應信號

研究人員的方法使用本體感覺(jué)，即感知運動(dòng)或位置的能力，類(lèi)似于人類(lèi)感受啞鈴重量的方式。機器人可以通過(guò)其手臂關(guān)節感應物體的重量。當機器人舉起物體時(shí)，它會(huì )從其關(guān)節編碼器收集數據，這些編碼器會(huì )測量其關(guān)節的位置和速度，使該方法具有成本效益，而無(wú)需額外的傳感器，如觸摸或視覺(jué)跟蹤器。該系統使用兩種模型來(lái)計算機器人的運動(dòng)和物體的行為。通過(guò)跟蹤機器人的運動(dòng)并使用關(guān)節數據，該算法可以弄清楚物體的特性，例如在相同的力下，較重的物體如何比較輕的物體移動(dòng)得更慢。

可微分模擬

該技術(shù)使用可微仿真來(lái)預測物體屬性（例如質(zhì)量或柔軟度）的變化如何影響機器人的最終關(guān)節位置。研究人員希望將這項技術(shù)與計算機視覺(jué)相結合，以獲得更強大的多模態(tài)系統。他們還打算將其應用于更復雜的機器人系統，如軟機器人，并處理晃動(dòng)液體或顆粒材料等物體。最終，他們設想了這項技術(shù)可以增強機器人學(xué)習，使機器人能夠發(fā)展新的作技能并快速適應不斷變化的環(huán)境。