卡內基梅隆大學研究人員已經能夠教會機器人拾取透明或反光的物體。這在過去一直是機器人面臨的挑戰(zhàn)，研究人員解決這一問題的方法是教會機器人從彩色圖像中推斷形狀。長期以來，拾取透明和反光物體一直阻礙著機器人的發(fā)展，但新系統(tǒng)有望緩解這一問題。
該團隊開發(fā)的新技術最酷的地方在于，它不需要復雜的傳感器、大量的訓練或人類指導。相反，它主要依靠嵌入在機器人手臂上的彩色攝像頭。研究人員David Held表示，之前深度相機將紅外光照射在物體上，以確定其形狀，這種技術對于不透明的物體很有效。對于透明和反光物體的挑戰(zhàn)是，光線要么直接穿過，要么從表面散落，使深度相機無法計算出準確的形狀。
然而，彩色相機可以看到透明和反射物體，也可以看到不透明的物體。研究人員開發(fā)了一種彩色相機系統(tǒng)，能夠根據顏色識別形狀。利用該技術，研究人員能夠訓練該系統(tǒng)模仿深度系統(tǒng)，并隱含推斷形狀來把握物體。該團隊使用針對不透明物體的深度相機圖像與相同物體的彩色圖像配對。訓練完成后，彩色相機系統(tǒng)應用于透明閃亮的物體。根據這些圖像，加上深度攝像頭能夠提供的信息，系統(tǒng)可以很成功地抓住具有挑戰(zhàn)性的物體。
研究人員發(fā)現(xiàn)，有時手臂會失誤，但它在抓取透明或反光物體方面的表現(xiàn)比以往任何系統(tǒng)都要好。該系統(tǒng)在抓取不透明物體時，仍能比透明或反光物品更有效。該系統(tǒng)還能夠抓取雜亂堆積的物體。
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