Ранее ученые из MIT (США) продемонстрировали умение робота изучать форму незнакомых ему предметов.
В новой статье исследователи из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) пишут, что они сделали ключевую разработку в области компьютерного зрения. Они создали систему, которая позволяет роботам осматривать случайные объекты и понимать как нужно взять предмет для выполнения определенных задач, даже если они не видели их раньше.
Система называется Dense Object Nets (DON). Она рассматривает объекты как наборы точек, которые служат своего рода визуальными дорожными картами. Такой подход позволяет роботам лучше понимать предметы и манипулировать ими, и, что самое важное, позволяет им даже подбирать конкретный объект среди множества подобных объектов — ценный навык для тех типов машин, которые такие компании, как Amazon и Walmart, используют на своих складах.
Авторы разработки предполагают, что использовать систему можно будет не только в промышленных условиях, но и дома. Робот сможет прибирать и ставить посуду на место, пока хозяева на работе.
В одном из тестов, проведенных на мягкой игрушке-гусенице, роботизированная рука KUKA с системой от DON смогла захватить правое ухо игрушки. Это показало, что, помимо прочего, система обладает способностью различать правую и левую стороны на симметричных объектах.
При тестировании на контейнере с различными бейсбольными кепками, DON смог выбрать конкретную, несмотря на то, что все кепки были очень похожего дизайна — и никогда раньше не видел изображений кепок.
Код опубликован на GitHub.
