研究人员通过设计难以抓握的物体以训练机器人的抓握能力 | 智能技术

发布日期:2019-07-23 10:00
为了使机器人抓握能力更加强大,研究人员正在设计让人工智能机器人尽可能难以抓握的物体。



受到对抗性图像概念的启发,加州大学伯克利分校的研究人员正在探索精心设计物理对抗物体,这对于传统的机器人抓取器来说是非常棘手的。

最近对对抗性图像进行了大量研究,这些图像是经过修改 以使计算机视觉算法难以准确识别的事物的图像。这个想法是这些类型的图像可以用来帮助设计更强大的计算机视觉算法,因为它们的“对抗”性质是一种故意的最坏情况 - 如果你的算法可以处理对抗图像,那么它可能可以处理大多数其他事情。

加州大学伯克利分校的研究人员一直在将这一概念扩展到机器人抓取,物理对抗物体经过精心设计,对于传统的机器人抓手来说非常棘手。所需要的只是对简单的三维形状进行轻微调整,而标准的双指将在找到坚实的把握时遇到各种麻烦。


从立方体开始物体变得越来越难以使双指抓手拾取,当它试图捏住倾斜表面时,物体会扭曲并滑落

这些对抗物体的关键在于它们看起来容易抓握,但至少对于双指(平行颚)抓爪而言,它们并非如此。物体的外观和实际几何形状之间的差异是微妙的:在其中一个例子中,你可以看到六个边中的三个边上有一些浅金字塔的立方体--最小的金字塔只有10度的斜率。每个金字塔对面的一侧是规则的平面,结果是立方体上没有直接相对的面。这会导致双指夹持器出现问题,这种夹持器通过夹住物体来工作,如果你试图捏住倾斜的表面,你施加的力将导致物体扭曲,往往导致失败的抓握。

掌握规划者经常寻找平滑的相对表面,这些表面是“可捏合的”,并且因为对抗立方体和真正的立方体之间的差异足够小以至于不一定被3D传感器拾取,大多数机器人系统就像,“看,这是一个立方体,这很容易拿起来!”然后它们可能会失败,立方体扭曲并滑出它的手中。




对抗形状对人类起作用,金属指套用于模仿机器人的冷酷无情钢爪,尝试用两根手指夹起物体,研究人员能够验证物体是否难以拾取。

随着形状的复杂性增加,开发对抗版本变得更加困难。通过一个立方八面体(一个有八个三角形面和六个正方形面的多边形),研究人员随机扰动了形状的顶点(在模拟中),直到它们最终形成一个没有直接相对表面的顶点。对于更复杂的形状,如交叉圆柱体,使用深度学习算法生成对抗性示例。


对于复杂的形状,如交叉圆柱,研究人员使用深度学习算法来生成对抗性设计

在一些初步的实际测试中,带有点接触指的平行钳夹手试图拾取这些对抗物体。在每种情况下,预计计算的掌握(基于模拟中对象的Dex-Net策略)在100%的时间内成功,但对抗立方体和立方体的实际成功率仅为13%。研究人员表示,他们计划用不同的抓手类型以及吸力抓取来测试这些物体,看看他们是否能够提出最具对抗性的对抗性物体。所有这一切的关键不仅仅在于挫败你糟糕的抓取算法--而是开发有助于使机器人掌握足够强大且可靠地在现实世界中的抓握能力。