通常我們形容一個(gè)人手巧，會(huì)用有著“金手指”或者手指“會(huì)跳舞”來形容，現(xiàn)在這個(gè)稱呼在機(jī)器人身上也適用了。據(jù)美國(guó)國(guó)家廣播公司7頻道報(bào)道，加利福尼亞大學(xué)伯克利分校的科學(xué)家創(chuàng)造了一個(gè)機(jī)器人，幾乎能抓取任何物體，成功率達(dá)到了99%。
據(jù)報(bào)道，人類抓住不規(guī)則的物體很容易，但是對(duì)于機(jī)器人來說很難知道應(yīng)該在哪里用力，加州大學(xué)伯克利分校的教授Ken Goldberg和博士后研究員Jeff Mahler與自動(dòng)化科學(xué)與工程實(shí)驗(yàn)室（AUTOLAB）共同創(chuàng)造了名為DexNet 2.0的機(jī)器人它能拾取現(xiàn)實(shí)世界當(dāng)中的任何物體，成功率達(dá)到99%。
報(bào)道稱，研究人員建立了一個(gè)龐大的三維形狀數(shù)據(jù)庫(kù)，總共有670萬個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)。機(jī)器人通過觀察數(shù)千個(gè)虛擬3D模型，學(xué)習(xí)如何抓奇形怪狀的物體，包括未包括未在模型中的物體。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于學(xué)習(xí)抓取并移動(dòng)具有不規(guī)則形狀的對(duì)象，深度學(xué)習(xí)的過程則幫助其逐漸提高準(zhǔn)確度和靈活性。
當(dāng)一個(gè)對(duì)象放置在機(jī)器人面前時(shí)，它會(huì)快速研究形狀，并且選擇一個(gè)可以抓取的點(diǎn)，成功進(jìn)行抓取。
