库卡机器人稀疏编码技术

发布时间:2024-8-30 12:03:23|来源: KUKA/库卡

稀少编码(sparse coding)在这方面有很大的用途。这是一种无人监管的机器学习算法,经过创立一种用以代表新获取数据的“稀少字典”(sparse dictionary)来实现。首要机器人经过光谱图表(来自原始的压感图画)自我创立这样的字典作为稀少编码算法的输入数据。这一算法输出的仍是这一字典,但输出的字典由代表高档别特性的数据组成。然后当进行了新的抓取尝试时,会有新的数据输入,新输入的原始数据又会经过这一字典来转换成新的高档别特性数据,这些高档其他数据被称为“稀少向量”(sparse vectors)。这些稀少向量会依据引起振荡的不同事件(或抓取成果的成功与否)而进行分组。

                             

  让一个机器人意识到物体的滑出似乎很容易,因为滑出的进程就会发生一系列的振荡。但怎么让机器人分辨因为物体滑出发生的振荡和因为机器人在另一个外表(如桌面)上拖拽物体而发生的振荡呢?我们还不能忘记机器人手臂的运动本身也会发生细小的振荡。这三种不同的事件会发生类似的信号,但需求机器人采取不同的举动。识别这些不同的事件就是机器学习的意义所在。

  从机器学习的层面上说,CoRo实验室的两个小组有一个方面是相同的:两个小组都不会为机器学习算法加入人工制定的规矩。换句话说,由机器人的系统来决定与物体滑出相关的数据(或许猜测抓取成果的相关数据,在抓取猜测实验小组中),而不是依托研究者去猜测相关的数据是什么。

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