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吉祥体育官网昆士兰科技大学的机器人专家已经开发出了一种更快,更准确的机器人抓取物体的方法,包括在混乱和变化的环境中,这可能会提高其在工业和家庭环境中的实用性。

新方法允许机器人快速扫描环境并使用深度图像将其捕获的每个像素映射到其抓取质量
真实世界的测试已经实现了动态抓取高达88%的高准确率和静态实验高达92%的准确率。吉祥体育
该方法基于生成式抓取卷积神经网络
昆士兰科技大学的JürgenLeitner博士说,抓住和拾取物体是人类的一项基本任务,但对机器来说已证明难以置信。

“我们已经能够在非常受控制的环境中对机器人进行编程,以获取非常具体的物品。但是,当前机器人抓取系统的主要缺点之一是无法快速适应变化,例如物体移动时, “莱特纳博士说。吉祥体育wellbet

“世界是不可预测的 – 事物变化和移动,并混合起来,往往没有任何警告发生 – 所以机器人需要能够适应和工作在非结构化的环境,如果我们希望它们有效,”他说过。

博士研究员Douglas Morrison,Leitner博士和QUT科学与工程学院杰出教授Peter Corke开发的这种新方法是一种实时,对象无关的闭环抓取合成方法。

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