(Immagine per gentile concessione di ricercatori.)
Un team di ingegneri del MIT ha sviluppato un sistema che i robot possono utilizzare per giocare a Jenga. Questo classico gioco è abbastanza semplice: i giocatori devono rimuovere i singoli isolati da una pila torre senza far cadere la torre. Anche se le regole sono semplici, Jenga richiede una combinazione unica di capacità fisiche e mentali strategia. Dominare il gioco, il robot supera molte delle sfide di manipolazione che non vorresti incontrare in un ambiente industriale.
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Questo skillset, una combinazione di approccio e agilità, in grado di tradurre bene nel mondo reale, dove i robot sono utilizzati per produrre e assemblare le cose come i prodotti elettronici.
Il MIT ingegneri personalizzato ABB IRB 120 braccio robotico, allestimento con un soft-fronti di pinze, una forza di rilevamento del polso, e una telecamera esterna. Proprio come quando gli esseri umani giocare a Jenga, il robot spinge contro un blocco per determinare se può essere rimosso senza rovesciare la torre. Mentre abbiamo solo il nostro senso del tatto e la vista, il robot utilizzato la sua fotocamera per la visione e il bracciale da polso per il feedback tattile.
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I ricercatori hanno pubblicato i loro risultati nell’ultima edizione di Scienza della Robotica. La carta autore principale Nima Fazeli dice ZDNet, “Il robot ha a che fare con il mondo reale rumoroso sensori e informazioni parziali. Criticamente, il robot non può conoscere lo stato della torre (come blocchi di muoversi), senza interagire con essa. Per questo, ha bisogno di unire le sue due complementari sensi della vista e del tatto, molto simile a noi.”
Con più esperienza, il robot imparato come ottenere il meglio a giocare a Jenga (in altre parole, come ottenere il meglio nel manipolare la precarietà degli oggetti). Ma il riassemblaggio di una Jenga torre è che richiede tempo e difficile, Fazeli dice, così i tecnici hanno sviluppato approcci e algoritmi che richiedono solo piccole quantità di dati. Invece di raccolta di grandi insiemi di dati, che avrebbe bisogno di ricostruire la torre di decine di migliaia di volte, il robot addestrati su circa 300 tentativi. Questo approccio efficace coinvolti clustering insieme simili comportamenti e risultati. Il robot è stato sviluppato un modello per ciascun cluster di dati, in modo di prevedere come un blocco di comportamento, a seconda di come è visto e sentito.’
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L’obiettivo del progetto non è quello di creare un Jenga master, ma per migliorare il modo in cui l’intelligenza artificiale interagisce con il mondo fisico. “L’assunzione di questo per un’applicazione, guardiamo verso l’automazione industriale,” Fazeli, spiega. In particolare, questa tecnica potrebbe essere utile per
assemblea
e
smontaggio
, in cui i robot hanno bisogno di capire come mettere insieme le parti.
Fazeli, dice, “Noi crediamo che la capacità di creare qualcosa di utile, astrazioni, molto simile a questo robot fa per le interazioni tra Jenga pezzi, e la capacità di ragionare su fisica nel dominio di vista e tatto sono un passo importante verso il robot in modo efficace e rapido apprendimento utile capacità di manipolazione che possono distribuire in ambiente industriale. ”
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