谷歌把14个机器人手臂钩在一起，这样它们就能互相帮助学习
谷歌的研究人员正试图帮助机器人像人类一样在世界上导航，这意味着大量的实践。研究科学家Sergey Levine和他的团队选取了14个机械臂，将它们连接在一起，并使用卷积神经网络让这些机器人自己学习如何拾起杯子、胶带分配器和霓虹灯绿色玩具海豚之类的小物体。
大多数一岁大的婴儿都能学会如何抓住和捡起小物体，但同样的任务对于机器来说却难以学习。机械臂通常通过编程来识别物体并以某种预先编程的方式对其作出反应，但它不能像人类那样轻松地对环境的变化作出反应。这是一个很好的方法，对于在可预测的地方发生的任务，以及与机器已被教导接触的对象。但是，机器人能被训练去拾起他们从未见过的物体吗？
为了找到答案，研究人员让机器人手臂随机地向装满物品的盒子猛扑过去，偶尔运气不好地捡起一个。每天结束时，研究人员采集机器人尝试过程中收集的数据，并用这些数据训练神经网络，以便更好地预测抓取的结果。在80万次抓取尝试的过程中，联网武器能够开始自我纠正其行动。很快，他们就以更高的频率拾起物体，甚至采用了一些可能被观察到的策略，比如为了抓住另一个物体而推开一个物体，以及发展不同的技术来拾起软物体和硬物体。
所有这一切都发生在没有研究人员编程系统如何拿起这些物体。通过使用反馈回路，他们能够将捡起物体的失败率降低到18%。研究人员计划将他们的研究扩展到更广泛的抓取策略，然后在实验室外的各种环境和真实场景中尝试这种方法。
- 发表于 2021-05-03 19:06
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- 分类：互联网
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