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庫卡機器人稀疏編碼技術(shù)

發(fā)布時間:2021-07-13 16:02:21     作者:顯揚科技

        稀疏編碼(sparse coding)在這方面有很大的用處。這是一種無人監(jiān)管的機器學習算法,通過創(chuàng)建一種用以代表新獲取數(shù)據(jù)的“稀疏字典”(sparse dictionary)來實現(xiàn)。首先機器人通過光譜圖表(來自原始的壓感圖像)自我創(chuàng)建這樣的字典作為稀疏編碼算法的輸入數(shù)據(jù)。這一算法輸出的還是這一字典,但輸出的字典由代表高級別特性的數(shù)據(jù)組成。然后當進行了新的抓取嘗試時,會有新的數(shù)據(jù)輸入,新輸入的原始數(shù)據(jù)又會通過這一字典來轉(zhuǎn)換成新的高級別特性數(shù)據(jù),這些高級別的數(shù)據(jù)被稱為“稀疏向量”(sparse vectors)。這些稀疏向量會根據(jù)引起振動的不同事件(或抓取結(jié)果的成功與否)而進行分組。

       讓一個機器人意識到物體的滑出似乎很容易,因為滑出的過程就會產(chǎn)生一系列的振動。但如何讓機器人分辨由于物體滑出發(fā)生的振動和由于機器人在另一個表面(如桌面)上拖拽物體而發(fā)生的振動呢?我們還不能忘記機器人手臂的運動自身也會產(chǎn)生微小的振動。這三種不同的事件會產(chǎn)生相似的信號,但需要機器人采取不同的行動。識別這些不同的事件就是機器學習的意義所在。

       從機器學習的層面上說,CoRo實驗室的兩個小組有一個方面是相同的:兩個小組都不會為機器學習算法加入人工制定的規(guī)則。換句話說,由機器人的系統(tǒng)來決定與物體滑出相關的數(shù)據(jù)(或者預測抓取結(jié)果的相關數(shù)據(jù),在抓取預測實驗小組中),而不是依靠研究者去猜測相關的數(shù)據(jù)是什么。
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