庫卡機器人稀疏編碼技術(shù)
發(fā)布時間：2021-07-13 16:02:21 作者：顯揚科技
稀疏編碼（sparse coding）在這方面有很大的用處。這是一種無人監(jiān)管的機器學習算法，通過創(chuàng)建一種用以代表新獲取數(shù)據(jù)的“稀疏字典”（sparse dictionary）來實現(xiàn),。首先機器人通過光譜圖表（來自原始的壓感圖像）自我創(chuàng)建這樣的字典作為稀疏編碼算法的輸入數(shù)據(jù),。這一算法輸出的還是這一字典，但輸出的字典由代表高級別特性的數(shù)據(jù)組成,。然后當進行了新的抓取嘗試時，會有新的數(shù)據(jù)輸入，新輸入的原始數(shù)據(jù)又會通過這一字典來轉(zhuǎn)換成新的高級別特性數(shù)據(jù),，這些高級別的數(shù)據(jù)被稱為“稀疏向量”（sparse vectors）。這些稀疏向量會根據(jù)引起振動的不同事件（或抓取結(jié)果的成功與否）而進行分組,。
讓一個機器人意識到物體的滑出似乎很容易,，因為滑出的過程就會產(chǎn)生一系列的振動。但如何讓機器人分辨由于物體滑出發(fā)生的振動和由于機器人在另一個表面（如桌面）上拖拽物體而發(fā)生的振動呢,？我們還不能忘記機器人手臂的運動自身也會產(chǎn)生微小的振動,。這三種不同的事件會產(chǎn)生相似的信號,，但需要機器人采取不同的行動。識別這些不同的事件就是機器學習的意義所在,。
從機器學習的層面上說,，CoRo實驗室的兩個小組有一個方面是相同的：兩個小組都不會為機器學習算法加入人工制定的規(guī)則。換句話說,，由機器人的系統(tǒng)來決定與物體滑出相關(guān)的數(shù)據(jù)（或者預測抓取結(jié)果的相關(guān)數(shù)據(jù),，在抓取預測實驗小組中），而不是依靠研究者去猜測相關(guān)的數(shù)據(jù)是什么,。
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