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麻省理工学院使用特殊的马达和控制器,在0.38秒内恢复二级魔方。

来源:内容均来自网络 日期:2019-08-16 18:56:11

腾讯和香港中文大学的一组研究人员说,他们设计了一个使用多指手的魔方机器人。在预印服务器arxiv.org上的一篇论文中,研究人员说,他们的人工智能驱动系统在1400个实验中的平均成功率为90.3%,其中包括一台Rubik‘sCube机器,它能识别最佳的移动顺序,以及一个可以控制五个手指的Rubik立方体控制器。

灵巧的手动操作是机器人灵活性的关键组成部分,完成日常任务需要大量的接触,研究人员写道。虽然已经取得了一些进展,但可靠的多指灵巧性由于其复杂的接触方式、高维的运动空间和脆弱的机械结构,仍然是一个挑战。

图为研究人员在虚拟环境中玩魔方游戏的系统。

团队的解决方案是一个分层系统,它将基于模型和无模型的规划和操作组件结合在一起。上面提到的魔方解决方案机器用于寻找恢复魔方的最佳移动顺序,而控制器用于逐步执行每一次移动。它由两个原子操作组成,即Rubik立方体旋转和逐层操作。

研究小组指出,运动学和关节运动使一些动作比其他动作更难完成。为了定量比较它们的可靠性,研究人员训练了几个模型。此外,为了提高魔方旋转和逐层操作的鲁棒性,但由于这些操作是在没有反馈信号的情况下连续执行的,所以它们实现了一种回滚机制,以检查Rubik的Cube在每个旋转步骤中的状态。

该团队使用Roboti的mujoco(multi-jointdynamicswithcontact具有接触的多关节动力学),这是为机器人和生物力学研究和开发设计的物理引擎,以验证它们的方法。在mujoco中,他们使用了一种名为shadowhand的灵巧的人体机械手,它有拇指、中指、无名指和拇指,中指和无名指有三个驱动器和一个下驱动关节,拇指和拇指都有五个驱动关节(再加上一个带有两个驱动关节的手腕)。在一个实验中,Shadowhand的任务是操纵虚拟魔方以达到目标的姿态,而在另一个实验中,它必须操纵两层以达到目标的角度。

一个机器人在玩魔方。

报告显示,根据它们的模型,成功的概率超过90%(后来在训练30000次后,成功率增加到了95.2%),分级操作的平均成功率为90.3%(随机区块为1000次)。只要这两个原子动作联合优化,系统在实际硬件上安排,性能就可以进一步提高。