導讀 迄今為止開發(fā)的大多數(shù)機器人系統(tǒng)要么可以高精度地處理特定任務，要么可以低精度地完成一系列較簡單的任務。例如，一些工業(yè)機器人可以很好地...
迄今為止開發(fā)的大多數(shù)機器人系統(tǒng)要么可以高精度地處理特定任務，要么可以低精度地完成一系列較簡單的任務。例如，一些工業(yè)機器人可以很好地完成特定的制造任務，但無法輕松適應新任務。另一方面，設計用于處理各種物體的靈活機器人通常缺乏在實際環(huán)境中部署所需的精度。
精度和通用性之間的這種權衡迄今為止阻礙了通用機器人(即能夠很好地協(xié)助人類用戶完成許多不同任務的機器人)的大規(guī)模部署。解決各種現(xiàn)實問題所需的一項能力是“精確拾取和放置”，這涉及精確地定位、拾取和放置物體在特定位置。
麻省理工學院 (MIT) 的研究人員最近推出了 SimPLE(模擬拾取定位和放置)，這是一種基于學習的新型視覺觸覺方法，可以讓機器人系統(tǒng)拾取和放置各種物體?！犊茖W機器人》雜志介紹了這種方法，它使用模擬來學習如何拾取、重新抓取和放置不同的物體，只需要對這些物體進行計算機輔助設計。
“在機器人操控領域工作的幾年中，我們與行業(yè)合作伙伴密切互動，”該論文的第一作者 Maria Bauza 和 Antonia Bronars 告訴 Tech Xplore。“事實證明，自動化領域現(xiàn)有的挑戰(zhàn)之一是精確拾取和放置物體。這個問題很有挑戰(zhàn)性，因為它需要機器人將非結構化的物體排列轉換為有組織的排列，以便于進一步操控。”
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