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Moderni robot non è possibile identificare in modo affidabile e afferrare una vasta gamma di oggetti da scaffali dei grandi centri compimento, come quelli usati da Amazon. Che il semplice fatto ha conservato decine di migliaia di bassi salari, bassa abilità di posti di lavoro tra diffuse di automazione nel settore.
Ma quei giorni sono contati. Ogni anno, Amazon detiene una sfida per la robotica ai ricercatori di testare i migliori pick-and-place robot. Le Prime società di motivazione non poteva essere più chiaro–eliminando umana raccoglitori ottiene Amazon molto vicino al lights-out di magazzino, con il suo viaggio verso quanto acquisito Kiva Systems, uno sviluppatore di logistica robot, nel 2012.
Il vincitore di quest’anno è un bot di nome Cartman, Australia, e raccogliere l’attenzione non solo per la sua abilità ad identificare gli oggetti, ma per il suo prezzo. Il bot è costruito con gran parte off-the-shelf componenti di costo e la squadra intorno a $24,000. Non è una canzone, ma per un custom robot industriale è abbastanza a buon mercato.
Foto di oggetti robot concorrenti è stato chiesto di identificare
Cartman è stato creato da l’Australiano Centro per la Visione Robotica. Lo scorso anno, il team ha utilizzato una comune collaborazione industriale robot chiamato Baxter. Quest’anno, si addice il nome dell’organizzazione, la strategia è stata quella di investire pesantemente nella visione basato su algoritmi, mantenendo la meccanica scarno possibile.
A differenza dei suoi concorrenti, Cartman non è un azionati braccio robotico. Porta più simili a un arcade pinza, il tipo che tira (o non) degli animali di peluche che il cubo di vetro.
Legate a tre-dimensionale dispositivo di scorrimento sono ventose e due dita a pinza, permettendo Cartman di cogliere una grande varietà di piccoli oggetti.
Il multi-step test di bot a identificare correttamente prescritto oggetti da una serie di opzioni e posizionarle correttamente.
“Abbiamo bisogno di sette immagini di ogni voce invisibile per noi essere in grado di rilevare loro”, ha detto Anton Milano Australiani giornalisti.
Deep learning ricercatori hanno rapidamente migliorato quanto velocemente macchine in grado di identificare gli oggetti da immagini statiche, una competenza necessaria per molti tipi di industriali e, in un prossimo futuro, a casa di robot.
Google DeepMind ricercatori hanno creato un sistema che impara da un ampio database di immagini per identificare correttamente i nuovi oggetti basati su una singola immagine. Ma l’Australiano Centro per la Visione Robotica macchina è calibrato per l’uso nel mondo reale. In un magazzino, gli oggetti potrebbero essere danneggiati o oscurato sugli scaffali, quindi è più difficile per i sistemi a prendere decisioni basate su un minor numero di esempi.
Amazon Robotica Sfida è iniziata nel 2015. Questo anno, il 16 squadre provenienti da 10 paesi si sono sfidati. Il vittorioso team Australiano ha portato a casa $80,000 premio. Nessuna parola se Amazon ha in programma di acquisire la tecnologia.
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