低成本VR裝置推動工業(yè)機器人革命
這項成果象征著業(yè)界正朝著讓機器人了解視覺世界的未來更邁進了一步。今天，人類專家通常以一種相對較緩慢的兩步驟過程訓(xùn)練廠房中的機器人重覆幾個動作，但這有時還需要人類編寫客制軟體。
Embodied Intelligence共同創(chuàng)辦人兼執(zhí)行長Peter Chen表示：「我們提供的工具并非編程每一步驟，而是證實機器人并不需要人類專家的協(xié)助……它也能從嘗試與錯誤中學(xué)習(xí)。」
「我們的機器人軟體并不限于固定的動作。當(dāng)今的機器人一遍又一遍地重覆執(zhí)行相同的機械式任務(wù)。透過我們的軟體，能夠賦予機器人經(jīng)由攝影機真正『看』到的能力，并因而進行調(diào)整?！?/span>
除了更迅速且便宜地訓(xùn)練機器人之外，該軟體工具還為教授新的任務(wù)開啟了大門。例如，這套系統(tǒng)能教導(dǎo)機器人如何將線穿過機械元件。由于追蹤與編程彈性化物件極其復(fù)雜性，使得大多數(shù)電腦視覺系統(tǒng)都無法順利實現(xiàn)這一類的應(yīng)用。
Embodied Intelligence采用虛擬實境(VR)頭戴式裝置來訓(xùn)練機器人。目前使用的是HTC Vive頭戴式裝置及其動作控制器，但任何VR裝置都適用。
2017年工廠機器人銷售量逾30萬臺
Chen指出，工廠對于機器人的投資大部份都花在負(fù)責(zé)訓(xùn)練的系統(tǒng)整合商——這部份的支出在平均約15萬美元的總投資中就占了高達9萬美元。
其他人也認(rèn)同，在投資機器人時，最吃重的成本都位于基礎(chǔ)硬體之外，大部份的錢都花在訓(xùn)練機器人。
美國加州大學(xué)圣地牙哥分校(U.C. San Diego)情境機器人研究所所長Henrik I. Christensen指出，PlusOne、Universal Robotics以及西雅圖的研究人員也正積極投入這個領(lǐng)域。他說：「有相當(dāng)多的單位都想讓機器人使用機器學(xué)習(xí)?！?/span>
然而，Chen說：「現(xiàn)實情況是機器學(xué)習(xí)在工業(yè)機器人領(lǐng)域的應(yīng)用還很有限。最常見的還是在檢測時使用機器學(xué)習(xí)。
編譯：Susan Hong
參考原文：Robots Get AI from Startup，by Rick Merritt
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