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先进的视觉算法帮助机器人学习三维视觉

当在鸟瞰图(左)中输入家庭物品的三维模型时,一种新算法能够猜测物体是什么,以及它们的整体三维形状应该是什么。这张图片显示了中间的猜测,右边的实际三维模型(?Ben Burchfield)

机器人在工业环境中是可靠的,在熟悉的环境中,可识别的物体在可预测的时间出现。但家里的生活很混乱。把一个机器人放在一个屋子里,它必须在一个充满异物的陌生区域内导航,而这是没有用的。

现在研究人员开发了一种新的计算机视觉算法,使机器人能够识别三维物体,而且,一眼就能看出部分被遮挡或翻倒的物体,杜克大学计算机视觉和机器人领域的博士候选人本•伯奇菲尔说:

“它看到了放在柜台上的锅的前半部分,并猜到后面有个把手,这可能是一个很好的去处。”机器人从一个有利的角度看了908件物品,大约75%的时间里它正确地猜到了物体。最先进的计算机视觉算法之前达到了约50%的准确率。

Burchfiel和布朗大学计算机科学助理教授George Konidaris上周在剑桥举行的机器人学:科学与系统会议上介绍了他们的研究成果,马萨诸塞州。

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迈进,就像其他用于训练机器人的计算机视觉算法一样,它们的机器人通过首先筛选分布在十个不同类别(浴缸)的4000个三维物体的数据库了解了自己的世界,床、椅子、桌子、梳妆台、显示器、床头柜、沙发、桌子和厕所。

虽然更传统的算法可以训练机器人识别椅子、壶或沙发的整体,或者训练机器人识别整体的部分并将它们拼凑在一起,这一个研究对象是如何相似的,以及它们是如何区别的。当它在类中发现一致性时,它就被忽略了,为了使计算问题缩小到一个更易于管理的大小,并把焦点放在不同的部分上。当训练算法识别罐子时,它没有花时间分析空心零件。一旦它知道这个物体是一个罐子,它就会专注于罐子的深度或把手的位置。

“可以释放资源并使学习更容易,”Burchfiel说。

额外的计算资源被用来判断一个物体是否是朝上的,并且推断它的三维形状,如果一部分是隐藏的。最后一个问题在计算机视觉领域尤其令人烦恼,因为在现实世界中,对象重叠。“KdSPE”“KdSPS”来解决这个问题,科学家们主要转向了最先进的人工智能形式,它使用人工神经网络,或所谓的深度学习算法,因为它们处理信息的方式与大脑的学习方式类似。

虽然深度学习 ... 擅长解析复杂的输入数据,例如分析图像中的所有像素,并预测简单的输出,例如“这是一只猫”,但它们不擅长逆向任务,伯奇菲尔说。当一个物体被部分遮挡时,一个有限的视图(即输入)比一个完整的三维表示的输出要简单得多。

Burchfiel和Konidaris开发的算法通过寻找彼此关联的复杂形状,从部分信息中构造出一个完整的物体。例如,平顶正方形的物体往往有腿。如果机器人只能看到方形的顶部,它可能会推断出腿的位置。

“另一个例子是手柄,”Burchfeil说

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