(資料圖)
為了協(xié)助人類進行日常活動并成功完成家務(wù),機器人應(yīng)能有效操縱人們每天使用的物品。然而,一些物體由于其形狀、靈活性或其他特性,很難被機械手抓取和處理,例如有褶皺的衣服。瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員最近引入了一種新的計算技術(shù),可以將皺巴巴的布料可視化,幫助機器人規(guī)劃有效策略,以便在做家務(wù)時抓住布料并進行一系列操作。相關(guān)論文最新發(fā)表在預(yù)印本網(wǎng)站arXiv上。
為了在單視角網(wǎng)格上重建皺巴巴的布料,研究人員使用了一個基于圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型。該算法旨在處理可以用圖形表示的數(shù)據(jù)。
研究人員匯編了一個數(shù)據(jù)集訓(xùn)練其模型,其中包含超過12萬張合成圖像,這些圖像來自布料網(wǎng)格的模擬、渲染的頂級視頻RGBD布料圖像,以及在現(xiàn)實世界中捕獲的3000多張帶標(biāo)簽的布料圖像。在對這兩個數(shù)據(jù)集進行大量訓(xùn)練后,研究人員發(fā)現(xiàn),模型只需從上方查看布料就可有效地預(yù)測整個布料頂點的位置。
為了評估模型的性能,研究人員進行了一系列測試。他們將模型應(yīng)用到ABB YuMi機器人上,這是一個有兩只胳膊和兩只手的人形半身機器人。
在模擬和實驗中,他們的模型都能夠生成布料的網(wǎng)格,從而有效指導(dǎo)ABB YuMi機器人的運動,使它無論是用單手還是同時使用雙手,都能夠更好地握住和操縱各種布料。
研究人員匯編的數(shù)據(jù)集和模型的代碼是開源的,可以在GitHub上訪問。未來這項研究可能會為機器人領(lǐng)域的進一步發(fā)展鋪平道路,有助于讓移動機器人更好地幫助人類做家務(wù),尤其是提高它們處理桌布和其他各種常用布料的能力。
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