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Growbot:用于园艺的可重新编程机器人

发布时间:2020/09/02 点击量:

导言:仿照机器人能否很快替代人类从事园艺范畴的一些重复性和手动性作业?

本项目将探究运用新的人机交互的软机器人体系及其在多种观赏植物半自动繁衍中的运用。它将研讨非专业用户(即没有技术特长的用户)的运用办法,机器人经过编程和操控后通晓工厂加工。可以在作业中运用机器人,以减轻工人所遇到的重复性,劳动密集型使命的担负。

下图展现了运用瑞森可的sawyer协作机械臂进行园艺分拣使命。在这里,有必要从植物托盘中取出不健康的植物。这样做的关键是可以从用户供给的演示轨道(青色)进行归纳,以确认从从前未见过的方位(赤色)采摘植物的适宜轨道。

为园艺企业招募和保存劳动力的困难局势比以往任何时候都愈加严峻。长期以来,将更高水平的机器人技术和自动化视为处理这一应战的潜在办法之一,但这只有在咱们可以战胜职业提出的一些共同技术应战的状况下才干完成。

比如托盘灌装机和播种机之类的某些自动化方法现已很熟悉,无人驾驶拖拉机不仅仅愿望。在处理农作物自身时,机器人操作的进展要慢得多。

机器人在具有高度确认性的环境中作业得最好–切当地知道在哪里可以找到机器部件或它可以在多大程度上压在表面上–可是在植物上很少那么明晰。

新一代的所谓“协作”机器人可以为这类园艺操作供给一些处理方案。协作机器人的规划本质上是安全的,可以与人一同作业,并且其规划意图是使没有编程布景或任何专业机器人常识的人可以快速,轻松地将他们设置为承当简略的使命,并在今后进行从头配置以履行其他作业。

经过“仿照学习”,种植者将履行他们想要的自动化使命,而机器人经过其视觉体系并经过连接到种植者佩带的“智能手套”中嵌入的传感器来监督他们的行为。此进程分为三个阶段,从用户履行使命时搜集传感器数据开端-这包含描绘运动,彼此作用力,视觉记载,用户正在处理的目标的方位等的数据。这为机器人供给了很多数据,但在此阶段,它实际上仅仅一串1和0。为了从使命中取得有用的信息,咱们接下来有一个“推理阶段”,其间机器人的机器学习算法从原始数据中提取使命信息。这是一种使机器人“了解”用户从演示中取得的意图的办法,因而当遇到特殊状况时,机器人将知道该怎么办–例如,当锅放在其前面时,它应该挑选并将其转移到托盘中。最终,在确认了针对特定状况采纳的恰当办法后,体系有必要将其转化为举动。体系有必要快速,安全且精确地移动才干有用履行所学习的操作。用于协作机器人的现代操控器可以使刚性体系以和婉或“柔软”的办法运转,然后大大降低了与周围环境发生意外磕碰时所触及的危险。可是,体系的全体功用的确取决于人员供给给它的数据的质量。尽管仿照学习为怎么将人的技术转移到机器人上供给了一种有出路的机制,但研讨的一个重要问题是,比如种植者等没有机器人或编程专业常识的人是否可以成功地向机器人进行演示。在搜集阶段履行使命时,您是在“教训”机器人,不仅仅是在一种状况下,并且在多种状况下,都展现了机器人怎么完成使命。例如,假如您想演示怎么拿起一个锅,您将向机器人展现怎么从各个方位拿起一个锅,然后使它可以处理锅或许不完全放在锅前面的状况。每次都在同一个当地。假如这些学习体系将直接由种植者运用,咱们需求可以辅导人们选用杰出的教育习气。开始的研讨是与J&A Growers的志愿者进行的,意图是更好地了解那些不是机器人专家的人怎么与机器人体系进行交互。一起还一直在运用可商用的工业协作机器人开发咱们的原型体系,并在商用苗圃中进行了实验。”

参考文献:

1.Sena A, Zhao Y, Howard M J. Teaching Human Teachers to Teach Robot Learners[C]//ICRA. 2018: 1-7.

2.Sena A, Michael B, Howard M. Improving Task-Parameterised Movement Learning GeneralisATIon with Frame-Weighted Trajectory Generation[J]. arXiv preprint arXiv:1903.01240, 2019.

PbDlib开源结构:

PbDlib是经过演示(从演示中学习)进行机器人编程的源代码调集。它包含计算学习,动力学体系,微分几许和最优操控的十字路口上的各种功用。 


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