罗格斯大学的计算机科学家利用人工智能控制机器人手臂，为企业提供了更有效的装箱方式，节省了时间和金钱。我们可以实现易于部署的低成本自动化解决方案。关键是选择最小和最有效的硬件，并专注于健壮的算法和软件，”该研究的资深作者costas Bekris说，他是新不伦瑞克罗格斯大学计算机科学系艺术与科学学院的副教授。

贝克里斯、阿布德斯拉姆布利亚斯和余都是计算机科学的助理教授。他们组建了一个团队，通过硬件、3D感知和稳健的运动，以集成的方式处理机器人包装的各个方面。

科学家的同行评议研究最近在IEEE国际机器人和自动化会议上发表，该会议入围了自动化最佳论文奖。这项研究与部署机器人执行物流、零售和仓库任务的增长趋势不谋而合。由于机器学习算法允许连续实验，机器人技术的进步正以前所未有的速度加速。

即使对仓库效率至关重要，从无组织的堆中挑选产品在很大程度上仍然是一项人工任务。根据罗格斯大学科学团队的说法，公司自动执行这些任务非常重要，它可以让人们专注于减少琐碎的工作和体力劳动。

罗格斯大学的研究重点是将垃圾箱中的物品放入一个小的运输箱中，并将其紧密排列。与仅仅拿起物体并把它们放进盒子相比，这对机器人来说是一项更困难的任务。

研究人员已经为他们的机械臂开发了软件和算法。他们使用视觉数据和一个简单的吸盘，可以作为手指推动物体。由此产生的系统可以翻转物体，以获得一个理想的表面来抓取它们。此外，它使用传感器数据将物体拉向目标区域，并将其推到一起。在这些操作期间，它使用实时监控来检测和避免潜在的故障。

由于本研究的重点是包装立方体形状的物体，下一步将探索不同形状和大小的包装物体。另一步是在给定特定任务后，通过机器人系统探索自动学习。

郑重声明：本文版权归原作者所有。转载文章只是为了传播更多的信息。如果作者信息标注有误，请第一时间联系我们修改或删除。谢谢你。

免责声明： 本文由用户上传，如有侵权请联系删除！

标签：