如何让机器人更快地掌握技能

如果您在手持笔或铅笔的办公桌旁，请尝试以下操作：用拇指和食指抓住笔的一端，然后将另一端推向办公桌。将手指滑到笔上，然后上下翻转，而不会掉落。不太难吧?

但是对于一个机器人(例如，一个正在整理一堆物体并试图很好地掌握其中一个物体的机器人)来说，这是一种计算繁琐的操作。甚至在尝试移动之前，它都必须根据物理基本定律计算出一系列特性和概率，例如桌子，笔及其两个手指的摩擦和几何形状，以及这些特性的各种组合如何机械地相互作用。

现在，麻省理工学院的工程师已经找到了一种方法，可以通过将物体推向静止的表面来显着加快机器人调整其对物体的抓握力所需的计划过程。传统算法需要数十分钟来计划一系列动作，而新团队的方法将这一预计划过程缩短到不到一秒钟。

麻省理工学院机械工程学副教授阿尔贝托·罗德里格斯(AlbertoRodriguez)说，更快的规划过程将使机器人(特别是在工业环境中)能够快速找出如何在其环境中推挤，滑动或以其他方式使用其功能来重新定位所抓取的对象。这种灵活的操作对于涉及拾取和排序甚至复杂的工具使用的任何任务都是有用的。

Rodriguez说：“这是一种扩展甚至简单的机械手的灵活性的方法，因为归根结底，环境是每个机器人都拥有的环境。”

该小组的结果今天在国际机器人研究杂志上发表。罗德里格斯(Rodriguez)的合著者是机械工程研究生NikhilChavan-Dafle和电气工程与计算机科学研究生RachelHolladay。

锥中的物理学

罗德里格斯(Rodriguez)的团队致力于使机器人能够利用其环境来帮助他们完成物理任务，例如在垃圾箱中拾取和分类物体。

现有算法通常需要花费数小时来计划机器人抓取器的一系列动作，主要是因为对于它考虑的每个动作，该算法必须首先计算该动作是否满足许多物理定律，例如牛顿定律和库仑定律。描述物体之间摩擦力的定律。

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