Робот из MIT «видит» и ловко берет предметы любой формы
Инженеры из MIT научили робота хватать и перемещать предметы любых сложных форм — даже таких, управляться с которыми машину не учили.
Группа инженеров из Лаборатории кибернетики Массачусетского технологического института разработала систему Dense Object Nets (DON), которая позволяет роботам оценивать форму предметов достаточно точно для того, чтобы захватывать их, удерживать и производить простые манипуляции без предварительного обучения на конкретном типе объектов.
Чтобы система составила трехмерную карту объекта, рука-манипулятор поворачивает закрепленные на ней камеры под разными углами; нейросеть распознает изображения, поступающие с камеры, и определяет точные координаты каждой из множества точек, на которые раскладывается объект.
Обработав эти координаты, система классифицирует объекты и их части и анализирует пространственные отношения между ними. Чтобы продемонстрировать это, создатели DON сняли видео, на котором управляемый системой манипулятор сортирует ботинки по цветам и по команде поднимает их указанным способом — за язычок, — даже если никогда раньше не сталкивался с ботинком конкретного типа. В этом он похож на робота DexNet от инженеров из Калифорнийского университета в Беркли, хотя между управляющими ими алгоритмами есть большое различие: DexNet умеет только хватать предметы, но не умеет брать их в заданном месте и не различает типы объектов.
«Системы, использующие другие подходы к идентификации объектов, испытывают сложности, когда предмет ориентирован по отношению к роботу необычным способом. Для большинства поднять чашку за ручку — невыполнимая задача именно потому, что кружка может, например, лежать на боку или стоять вверх дном», — поясняет Лукас Мануэлли (Lucas Manuelli), один из разработчиков DON.
Роботами, умеющими различать, сортировать предметы и правильно с ними обращаться, могут найти применение на складах; создатели DON рассчитывают, что их разработка привлечет внимание крупных ретейлеров, таких как Amazon и Walmart. Кроме того, роботы, которые хорошо ориентируются в мире вещей, могут пригодиться дома — как помощники по хозяйству.
Существует два популярных подхода к обучению машин манипуляциям с физическими объектами. Первый подразумевает узкоспециальное обучение на конкретных примерах, второй — создание универсального алгоритма захвата. В первом случае машина будет справляться только с ограниченным набором заданий — скажем, сможет поднимать мячи, — но не справится с кубиком, пока ее не обучат брать кубики. Универсальные способы хватать вещи редко бывают эффективными, а кроме того, с захваченным «универсальным» способом предметом трудно производить точные манипуляции: например, поставить на заданное место. DON справляется даже с незнакомыми объектами и позволяет точно предсказывать, в какой точке окажутся их конкретные точки после перемещения.
Создатели DON выступят с докладом на конференции по обучению роботов в Цюрихе в октябре; кратко о разработке рассказывает портал Массачусетского технологического института. Ранее инженеры из MIT разработали робота, умеющего захватывать свободно висящие объекты.
Telegram 
Дзен 
VK Во время эксперимента с новорожденными исследователи заметили, что мозг детей способен сопоставлять количество объектов в разных «каналах» восприятия. Он реагировал по-разному на информацию о количестве, которая подавалась через слух и изображения. Это говорит о том, что человек уже рождается с базовой системой «обработки численности», то есть мозг может оценивать количество элементов еще до того, как ребенок начинает говорить или осваивать счет.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Самый маленький дневной хищник Африки впервые попал под наблюдение с помощью GPS-трекеров. Ученые выяснили, что для выкармливания птенцов ему нужен участок почти в 14 раз меньше, чем у степной пустельги — ближайшего «рекордсмена» среди изученных птиц.
Американские ветеринары установили, что длина шага передних лап у пожилых собак отражает возрастные изменения в работе мозга. Когда у собак развивается деменция, шаги их передних лап становятся короче, причем эта связь не зависит от хронической боли в суставах.
Древнеримские инженеры проложили колоссальную сеть дорог через Европу, Северную Африку и Ближний Восток, многие участки которой до сих пор поражают безупречной прямолинейностью. Секрет строительства заключался в использовании трех особых геодезических инструментов, с помощью которых разбивали местность на ровные отрезки и размечали трассы.
Терраформировать Марс — то есть превратить в мир, где можно жить без защитных куполов — мечта человечества с того момента, как стало понятно, что это холодная планета с призрачной бескислородной атмосферой. Сейчас главный хедлайнер ее освоения — Илон Маск, компания SpaceX которого планирует первые полеты туда уже в 2028 году. Многие энтузиасты вспоминают слова Маска 14-летней давности: Красную планету надо лишь «подремонтировать», чтобы ходить без скафандра. Но между полетом и прогулками по городу-саду на Марсе лежит огромная пропасть. Пару лет назад Naked Science рассматривал положительный сценарий терраформирования. Пришло время подсчитать, сколько же лет и ресурсов потребуется.
Хотя длительность помех не превышала десяти секунд, это первый известный случай такого рода. Обычно спутникам не хватает мощности для создания радиосигналов той силы, что нужна для подобных помех.
Вселенная может оказаться «замкнутой» глобальной структурой, где свет от далеких галактик способен возвращаться к наблюдателю с разных направлений. Именно такой сценарий не удалось исключить авторам нового масштабного обзора. Проверить его предсказания астрономы смогут уже в ближайшие годы.
Ученые впервые на молекулярном уровне доказали, что обычная вода одновременно состоит из двух разных жидких состояний — более плотного и менее плотного, которые непрерывно сменяют друг друга. Раз молекулярная «двойственность» действительно существует, это подтверждает спорную 30-летнюю гипотезу. Новое открытие поможет, наконец, объяснить десятки «странных» физических аномалий воды, включая ее расширение при замерзании и парадоксальное изменение вязкости под давлением.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
Понятно
Что-то в вашем комментарии показалось подозрительным, поэтому перед публикацией он пройдет модерацию.
Понятно
Из-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
Понятно
Наши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
Понятно
Мы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Последние комментарии