在過去的一年中，鎖定措施使在線購物比以往任何時候都更加受歡迎，但是不斷飆升的需求使許多零售商在確保倉庫員工安全的同時，難以履行訂單。

加州大學(xué)伯克利分校的研究人員已經(jīng)開發(fā)出了新的人工智能軟件，該軟件使機(jī)器人能夠快速，熟練地抓住并平穩(wěn)地移動物體，從而使它們能夠在不久的將來幫助倉庫環(huán)境中的人員。今天(11月18日，星期三)在線發(fā)表在《科學(xué)機(jī)器人》雜志上的一篇論文對此技術(shù)進(jìn)行了描述。

自動化倉庫任務(wù)可能具有挑戰(zhàn)性，因為人類自然會采取許多行動，例如確定在何處以及如何拾取不同類型的物體，然后協(xié)調(diào)將每個物體從一個位置移動到另一個位置所需的肩部，手臂和腕部運動。對于機(jī)器人來說相當(dāng)困難。機(jī)器人動作也趨于生硬，這可能會增加損壞產(chǎn)品和機(jī)器人的風(fēng)險。

加州大學(xué)伯克利分校工程學(xué)特聘教授肯·戈德堡說：“倉庫仍然主要由人操作，因為機(jī)器人仍然很難可靠地抓住許多不同的物體。” “在汽車裝配線中，一次又一次地重復(fù)相同的動作，這樣就可以實現(xiàn)自動化。但是在倉庫中，每個訂單都是不同的。”

該視頻演示了在應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前和之后倉庫機(jī)器人手臂的取放性能。圖片來源：Ichnowski等，科學(xué)。機(jī)器人。5，eabd7710(2020)

在早期的工作中，Goldberg和加州大學(xué)伯克利分校的博士后研究員Jeffrey Ichnowski創(chuàng)建了一個“抓握優(yōu)化運動計劃器”，該計劃器可以計算機(jī)器人應(yīng)該如何拾取物體以及如何移動以將物體從一個位置轉(zhuǎn)移到另一個位置。

但是，此計劃程序產(chǎn)生的動作有些生澀。雖然可以調(diào)整軟件的參數(shù)以生成更平滑的運動，但是這些計算平均需要大約半分鐘的時間來計算。

在這項新研究中，Goldberg和Ichnowski與加州大學(xué)伯克利分校的研究生Yahav Avigal和本科生Vishal Satish合作，通過集成深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大大縮短了運動計劃器的計算時間。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使機(jī)器人可以從示例中學(xué)習(xí)。后來，機(jī)器人通?？梢酝茝V到相似的對象和運動。