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通过观察人类,机器人学会了执行复杂的任务,例如摆桌子
2020年09月22日    阅读量:3010     新闻来源:中网信息    |  投稿

对于每个人来说,即使对于没有编程专门知识的人来说,培训交互式机器人一天可能都是一件容易的事。机器人专家正在开发自动机器人,该机器人只能通过观察人类来学习新任务。在家里,您可能有一天会向家用机器人展示如何做日常杂务中国机械网okmao.com。在工作场所中,您可以像新员工一样训练机器人,向他们展示如何执行许多职责。


通过观察人类,机器人学会了执行复杂的任务,例如摆桌子 中网信息


为了实现这一愿景,麻省理工学院的研究人员设计了一个系统,使这些类型的机器人可以学习复杂的任务,否则这些任务就会用太多令人困惑的规则来阻碍它们。这样的任务之一是在某些条件下设置餐桌。


研究人员的核心是“不确定规格计划”(PUnS)系统,该机器人具有人性化的计划能力,可以同时权衡许多模棱两可(甚至可能相互矛盾)的要求,以达到最终目标。这样做时,系统总是基于关于要执行的任务的一些可能规格的“信念”,选择最可能采取的措施。


在他们的工作中,研究人员汇编了一个数据集,其中包含有关如何将八种物体(杯子,杯子,勺子,叉子,刀,餐盘,小盘子和碗)以各种配置放置在桌子上的信息。机械手臂首先观察到随机选择的人类摆放桌子的演示。然后,研究人员要求该部门根据所看到的内容,在实际实验和仿真中以特定配置自动设置表格。


为了获得成功,即使必须故意移除,堆叠或隐藏物品,机器人也必须权衡许多可能的放置顺序。通常,所有这些都会使机器人过于困惑。但是研究人员的机器人在几个真实世界的实验中没有犯任何错误,而在成千上万的模拟测试运行中只有少数错误。


“我们的愿景是将编程交给领域专家,他们可以通过直观的方式对机器人进行编程,而不是向工程师描述要添加代码的工程师的指令,”航空学研究生的第一作者Ankit Shah说。宇航公司(AeroAstro)和互动机器人小组强调说,他们的工作只是实现这一愿景的第一步。“这样一来,机器人将不再需要执行预先编程的任务。工厂工人可以教机器人执行多个复杂的组装任务。家用机器人可以学习如何在家里堆放橱柜,装载洗碗机或摆放桌子。 ”


与Shah一同参加论文的还有AeroAstro和Interactive Robotics Group的研究生 Shen Li和Interactive Robotics Group的负责人Julie Shah,后者是AeroAstro和计算机科学与人工智能实验室的副教授。


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机器人是具有明确“规格”的任务的良好计划者,可以帮助他们描述机器人需要完成的任务,并考虑其动作,环境和最终目标。通过观察示范来学习摆桌子,充满了不确定的规格。必须根据菜单和客人的座位将物品放置在某些位置,并根据物品的即时可用性或社交惯例将它们放置在某些顺序中。当前的规划方法无法处理这种不确定的规范。


一种流行的计划方法是“强化学习”,一种反复试验的机器学习技术,奖励和惩罚他们为完成任务而采取的行动。但对于规格不确定的任务,很难定义明确的奖励和惩罚。简而言之,机器人永远不会从错误中完全学习对错。


研究人员的系统称为PUnS(用于不确定规格的计划),使机器人能够在一系列可能的规格上保持“信念”。然后可以使用信念本身来分配奖励和惩罚。Ankit Shah说:“机器人本质上是根据任务的意图来下注自己的赌注,并采取符合其信念的行动,而不是我们给它一个明确的规范。”


该系统建立在“线性时间逻辑”(LTL)之上,该语言是一种表达性语言,可以使机器人对当前和未来的结果进行推理。研究人员在LTL中定义了模板,这些模板对各种基于时间的条件进行了建模,例如现在必须发生的事情,必须最终发生的事情以及必须发生直到发生其他事情为止。机器人对30个人演示设置表的观察产生了25种不同LTL公式的概率分布。每个公式都为设置表格编码了略有不同的首选项或规范。这种概率分布成为其信念。


Ankit Shah说:“每个公式都编码不同的东西,但是当机器人考虑所有模板的各种组合,并试图使所有东西都满足时,它最终将做正确的事情。”


遵循标准


研究人员还制定了一些标准,指导机器人满足对这些候选公式的全部信念。例如,一个满足最可能的公式,该公式以最高的概率丢弃除模板之外的所有其他内容。其他人满足最大数量的唯一公式,而不考虑其总概率,或者满足代表最高总概率的几个公式。另一个简单地将误差最小化,因此系统会忽略失败概率很高的公式。


设计人员可以在培训和测试之前选择四个标准之一进行预设。每个人在灵活性和风险规避之间都有自己的权衡。标准的选择完全取决于任务。例如,在安全关键的情况下,设计人员可以选择限制故障的可能性。但是在失败后果不那么严重的情况下,设计人员可以选择赋予机器人更大的灵活性,以尝试不同的方法。


有了标准,研究人员开发了一种算法,将机器人的信念(指向所需公式的概率分布)转换为等效的强化学习问题。该模型将根据决定遵循的规范,对执行的动作给予奖励或惩罚来对机器人进行ping操作。


在模拟中要求机器人将工作台设置为不同的配置时,在20,000次尝试中,它仅犯了6个错误。在现实世界中的演示中,它显示出类似于人类执行任务的行为。例如,如果某个项目最初不可见,则机器人将完成不包含该项目的表格的其余部分的设置。然后,当叉子被露出时,它将把叉子放在适当的位置。沙阿说:“在这里,灵活性非常重要。” “否则,当它期望放置叉子而不完成剩余的桌子设置时,它将卡住。”


接下来,研究人员希望修改系统,以帮助机器人根据口头指示,更正或用户对机器人性能的评估来改变其行为。沙阿说:“假设一个人向机器人演示了如何在一个位置摆放桌子。这个人可能会说,'对所有其他位置都做同样的事情,或者'将刀子放在叉子之前,'” 。“我们希望为系统开发方法,使其自然适应这些口头命令,而无需进行其他演示。”


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