(資料圖)
為了協(xié)助人類進行日常活動并成功完成家務,機器人應能有效操縱人們每天使用的物品。然而,一些物體由于其形狀、靈活性或其他特性,很難被機械手抓取和處理,例如有褶皺的衣服。瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院的研究人員最近引入了一種新的計算技術,可以將皺巴巴的布料可視化,幫助機器人規(guī)劃有效策略,以便在做家務時抓住布料并進行一系列操作。相關論文最新發(fā)表在預印本網站arXiv上。
為了在單視角網格上重建皺巴巴的布料,研究人員使用了一個基于圖形神經網絡的模型。該算法旨在處理可以用圖形表示的數(shù)據(jù)。
研究人員匯編了一個數(shù)據(jù)集訓練其模型,其中包含超過12萬張合成圖像,這些圖像來自布料網格的模擬、渲染的頂級視頻RGBD布料圖像,以及在現(xiàn)實世界中捕獲的3000多張帶標簽的布料圖像。在對這兩個數(shù)據(jù)集進行大量訓練后,研究人員發(fā)現(xiàn),模型只需從上方查看布料就可有效地預測整個布料頂點的位置。
為了評估模型的性能,研究人員進行了一系列測試。他們將模型應用到ABB YuMi機器人上,這是一個有兩只胳膊和兩只手的人形半身機器人。
在模擬和實驗中,他們的模型都能夠生成布料的網格,從而有效指導ABB YuMi機器人的運動,使它無論是用單手還是同時使用雙手,都能夠更好地握住和操縱各種布料。
研究人員匯編的數(shù)據(jù)集和模型的代碼是開源的,可以在GitHub上訪問。未來這項研究可能會為機器人領域的進一步發(fā)展鋪平道路,有助于讓移動機器人更好地幫助人類做家務,尤其是提高它們處理桌布和其他各種常用布料的能力。
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