机器学习在机器人中的应用千赢手机APP官网

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据报道,麻省理工学院近日研制了一款Cheetah
3猎豹机器人,不需要视觉就能爬楼梯台阶。相对于此前利用摄像头视觉的机器人,该机器人有极大的创新。
据悉,这款Cheetah
3猎豹机器人重90磅重,采用了新的算法让其在没有摄像头的帮助之下,机器人也能够通过触感来适应整个环境,在躲避障碍物的同时完成任务。该团队的研究人员表示,设计这样一款机器人的初衷是希望机器人在无法看到前方路径的情况下也能够进行运动。在其看来,机器人如果过度依赖摄像头会减缓机器人的反应,导致机器人移动不流畅。
对于人类而言,这款不依靠视觉的机器人有很大的辅助作用。可以通过远程遥控机器人前往人类无法进入的地方,取代人类完成那些较为危险、肮脏或者难度极高的工作。比如,进入内部发电厂深入检查等。此外,对于像切尔诺贝利、日本福岛核电站等具有极强核辐射而不能通过机器人搭载的摄像头进行观察的地方,该款不依靠视觉移动的机器人反而能够起到巨大的作用。
另据报道,麻省理工学院研究团队对这款Cheetah
3猎豹机器人的硬件性能进行升级,让其能够伸展和扭曲;并引入新的预测算法,帮助该机器人改变移动步态,以防其被障碍物绊倒或者摔倒。

   
辅助机器人是一种可以感知,处理感官信息并执行有益于残疾人和老年人的行为的设备(虽然智能辅助技术也适用于一般人群,如驾驶员辅助工具)。运动治疗机器人提供诊断或治疗益处。这些都是大部分(不幸的是)仍然局限于实验室的技术,因为对于美国和国外的大多数医院来说,这些技术仍然是成本高昂的。

千赢手机APP官网,无人机群以完美的编队飞行这一梦想又接近了一步,这得归功于麻省理工学院开发的控制算法。
对移动的机器人队伍进行控制,让其相互之间不会发生碰撞,或者直接消灭挡在其道路上的目标/物体这些问题非常复杂,一直以来也让机器人专家们头疼不已。
但是麻省理工学院的研究团队认为他们已经取得了突破,能够让复杂的无人机编队更加轻松地实现。该研究团队表示他们所开发的分散化规划算法能够同时对静止以及移动障碍物进行处理,能够通过减少计算固定装置来实现。
阿隆索.莫拉强调目前还处于研究阶段,要想创造出能够对机器人队伍实现稳健控制的算法还会面对许多重大的挑战。
“需要考虑到机器人动力学,存在多个移动障碍物的动态环境的长期保证,现实系统的通信/网络问题,对环境的知觉,等等。”

 

 
   
大量数据即网络上可用的视觉信息(包括注释/标记的照片和视频)的涌入推动了计算机视觉的进步,这反过来也有助于进一步基于机器学习的结构化预测学习技术,推动机器人视觉应用,如物体的识别和排序。一个分支的例子是无人监督学习的异常检测,例如能够使用卷积神经网络找到并评估硅晶片故障的建筑系统,由Biomimetic机器人和机器学习实验室的研究人员设计,该研究人员是非营利机构Assistenzrobotik的一部分电子伏特在慕尼黑。诸如雷达,激光雷达和超声波等超感知技术,如Nvidia公司的技术,也推动了自主车辆和无人机的360度视觉系统的开发。

 
 每个机器人构建自己的目录,并结合其他机器人的数据集,分布式算法在创建此知识库方面优于标准算法。虽然不是一个完美的系统,但是这种机器学习方法使得机器人可以比较目录或数据集,加强相互观察和正确的遗漏或过度泛化,无疑将在几个机器人应用中发挥近期的作用,包括多个自治地和空降车。

4.辅助和医疗技术

那么,机器学习在机器人中有哪些应用呢?本文将对这个问题进行简单的介绍。

  • 在可预见的将来,谁将在附近处理紧急情况 –
    但是在执行类似类型的精巧手术方面提供了重大的好处。

 

   
 应用于机器人技术的自我监督学习方法的其他示例包括在具有道路概率分布模型(RPDM)和模糊支持向量机(FSVM)的前视单目相机中的道路检测算法,在麻省理工学院为自主车辆设计和其他移动在路机器人。

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在医学界,机器人学习方法的进步正在迅速发展,尽管在许多医疗机构中并不容易。通过Cal-MR:医疗机器人自动化和学习中心,多所大学的研究人员和医生网络(与多家大学和医生的研究人员的合作)导致了智能组织自主机器人(STAR)的创建,通过自主学习和3D感应技术的创新,STAR能够以比最好的人类外科医生更好的精度和可靠性将“猪肠”(用于代替人体组织)拼接在一起,研究人员和医生说明STAR不能替代外科医生

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