发新帖

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100% 行业新闻

威尔德编辑 6月前 94273

想象一下,想要将手中的小方块优雅地递给别人,是用手卡住方块的侧面送出?

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100%

还是伸出托着方块底部的手?

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100%

那么如果对方是机器人,持握小方块的方式是否会影响机器人快速、精确的识别呢?

答案是“会”!

因此,英伟达(Nvidia)研究人员设计了一种人类-机器人递接物品的新方式,当机器人面对人类时,对其持握动作进行判断、分类,进而设计出递接物品的方式。这一方式比基线更流畅,可为协作机器人的设计提供新思路,从而提高仓库工人的生产力。

当地时间 2020 年 3 月 12 日,相关论文 Human Grasp Classification for Reactive Human-to-Robot Handovers(基于人手持握动作分类的人类-机器人递接物品反应)发表于预印本网站 arXiv。

解决物品和人手相互遮挡的问题

雷锋网了解到,如今关注人类-机器人无缝递接物品领域的研究越来越多。就目前而言,绝大多数研究着眼于将物品从机器人转移到人类手中的挑战,假设人类可将物品放置在机器人的抓取器中进行反向操作。

不过,人类-机器人无缝递接物品的一个挑战便是机器人缺少可靠、连续的感知。在递接物品过程中,物品和人手难免会相互遮挡,而且人在递接物品时还经常同时在做其他事情,因此机器人对人手和物品状态、位置的估计并不是很精准。

对此,研究人员提出的一种策略是,通过从计算机视觉社区借用现成的方法估计人手的动作及物品的 6D 状态。然而,这一方法仅仅关注于人手或物品。

基于此,英伟达研究人员做了一系列改进。

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100%

将人手持握物品的动作划分类别

首先,研究人员利用微软 Azure Kinect 深度传感器的身体跟踪 SDK(软件开发工具包)获取检测到的以人手为中心的点云,编辑一个数据集,训练 AI 模型。

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100%

此外,研究人员展示持握物品的示例图像,并记录 20-60 秒内人手做出的类似动作。在此期间,人可以不断移动身体或手,保证视角多样化。据了解,该研究团队数据集的图像已超过 15 万张。

在此基础上,研究人员将持握动作划分类别,比如手中拿着一个小方块时,动作可以被描述为“手掌张开”、“卡住底部”、“卡住顶部”、“卡住侧面”或“抬起”。

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100%

研究人员表示:

目前我们的系统覆盖了 77% 的人手持握物品方式,未来我们还要将其扩展到更大的范围。

随后,研究人员将递接物品任务建模,基于一个「鲁棒动态逻辑系统」(Robust Logical-Dynamical System),设计出递接物品的轨迹,免去了特定种类的抓取器和人手接触的麻烦。

雷锋网(公众号:雷锋网)了解到,这一系统必须适应人类各种可能的持握动作,才能做出反应,判断接近人类并递接物品的方式。在系统确切地估计出人类将以何种方式持握物品之前,它将始终在原位(“home” position)保持等待状态。

实际上,研究人员在一系列实验中对人手所有可能的位置、动作进行了系统性的回顾,确定了分类模型和任务模型。同时,研究人员也考虑了这一过程中可能涉及的额外操作(下图为按优先级降序排列的可能出现的额外操作)。

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100%

递接成功率为 100%

雷锋网注意到,实验中,研究人员用到的是来自德国慕尼黑机器人公司 Franka Amika 的两个不同的「熊猫机器人」(Panda robots),研究人员将其安装在同一张桌子上的不同位置,分别从人类手中接过 4 种不同颜色的物品。

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100%

该论文的两位作者表示,与 2 个基线方法(一个不判断人手状态,另一个仅依赖于手和物体的状态)相比,他们的方法提升了人类-机器人无缝递接物品的成功率,并缩短了计划、执行时间——递接成功率为 100%(第二高为 80%),判断成功率为 64.3%(第二高为 29.6%),计划、执行总动作为 17.34 秒(第二短为 36.34 秒)。

机器人递接物品反应慢?英伟达开发 AI 模型:数据集图像总量逾 15 万,成功率 100%

不过,研究人员也明确提到了这一系统存在的不足与未来的研究方向:

提升判断成功率将会是未来我们的一个努力方向,这是因为即使系统已经可以处理大部分物品和人手彼此遮挡的场景,但不确定性也更高了,有时机器人不得不重新进行判断。

此外,他们计划让系统从数据中学习不同的持握类型,而不是依赖于人工制定的规则。

参考资料:

https://arxiv.org/pdf/2003.06000.pdf

https://venturebeat.com/2020/03/16/nvidia-researchers-use-ai-to-teach-robots-how-to-hand-objects-to-humans/

https://venturebeat.com/2018/11/26/how-munichs-franka-emika-wants-to-reinvent-industrial-robotic-assistants/

http://wyang.me/handovers/

注:本文转载自雷锋网,如需转载请至雷锋网官网申请授权,转载目的在于传递更多信息,并不代表本网赞同其观点和对其真实性负责。如有侵权行为,请联系我们,我们会及时删除。

成都威尔德公司承接各种互联网业务-帮助中小企业转型互联网加- 版权声明 1、本主题所有言论和图片纯属会员个人意见,与成都威尔德公司承接各种互联网业务-帮助中小企业转型互联网加立场无关。
2、本站所有主题由该帖子作者发表,该帖子作者威尔德编辑成都威尔德公司承接各种互联网业务-帮助中小企业转型互联网加享有帖子相关版权。
3、成都威尔德公司承接各种互联网业务-帮助中小企业转型互联网加管理员和版主有权不事先通知发贴者而删除本文。
4、其他单位或个人使用、转载或引用本文时必须同时征得该帖子作者威尔德编辑成都威尔德公司承接各种互联网业务-帮助中小企业转型互联网加的同意。

这家伙太懒了,什么也没留下。
最新回复 (0)
只看楼主
全部楼主
    • 成都威尔德公司承接各种互联网业务-帮助中小企业转型互联网加
      2
        立即登录 立即注册 QQ登录
返回
免责声明:本站部分资源来源于网络,如有侵权请发邮件(673011635@qq.com)告知我们,我们将会在24小时内处理。