- 13,887
- 20
- 8 Ноя 2022
Исследователи представили платформу для сравнения и развития робототехники в области производства и сборки.
Роботы-сборщики - это роботы, которые могут собирать различные продукты из отдельных деталей. Они могут быть очень полезны для промышленности, но для этого им нужно уметь манипулировать объектами и планировать свою работу. Как же проверить и сравнить способности разных роботов-сборщиков?
Для этого ученые из Оксфордского института робототехники, Центра технологий производства (MTC) и Университета Бирмингема Для просмотра ссылки Войдиили Зарегистрируйся , который назвали RAMP (Robotic Assembly Manipulation and Planning). Бенчмарк - это набор задач и критериев, по которым можно оценивать производительность роботов. RAMP - это открытый бенчмарк, то есть любой желающий может его использовать и дополнять.
RAMP состоит из серии базовых деталей в виде балок разных цветов и размеров, которые можно соединять друг с другом. Задача робота - собрать из этих деталей определенный объект, например, куб или пирамиду. При этом робот должен самостоятельно выбирать порядок сборки деталей, чтобы не застрять в тупике.
Ученые протестировали свой бенчмарк на реальном роботе UR10 и в компьютерной симуляции Nvidia Isaac Sim. Они также предложили базовый метод для решения задачи RAMP, основанный на алгоритме глубокого обучения с подкреплением. Это значит, что робот учится на своем опыте, получая награду за правильные действия и штраф за ошибки.
Результаты показали, что базовый метод хорошо работает в симуляции, но не очень эффективен на реальном роботе. Это говорит о том, что задача RAMP действительно сложная и требует дальнейших исследований и улучшений.
“Мы хотим создать платформу, которая будет стимулировать развитие робототехники с прикладной точки зрения на производстве и сборке”, - сказал профессор Ингмар Познер из Оксфордского института робототехники. Он добавил, что бенчмарк RAMP открыт для всех желающих принять участие в этом процессе.
Роботы-сборщики - это роботы, которые могут собирать различные продукты из отдельных деталей. Они могут быть очень полезны для промышленности, но для этого им нужно уметь манипулировать объектами и планировать свою работу. Как же проверить и сравнить способности разных роботов-сборщиков?
Для этого ученые из Оксфордского института робототехники, Центра технологий производства (MTC) и Университета Бирмингема Для просмотра ссылки Войди
RAMP состоит из серии базовых деталей в виде балок разных цветов и размеров, которые можно соединять друг с другом. Задача робота - собрать из этих деталей определенный объект, например, куб или пирамиду. При этом робот должен самостоятельно выбирать порядок сборки деталей, чтобы не застрять в тупике.
Ученые протестировали свой бенчмарк на реальном роботе UR10 и в компьютерной симуляции Nvidia Isaac Sim. Они также предложили базовый метод для решения задачи RAMP, основанный на алгоритме глубокого обучения с подкреплением. Это значит, что робот учится на своем опыте, получая награду за правильные действия и штраф за ошибки.
Результаты показали, что базовый метод хорошо работает в симуляции, но не очень эффективен на реальном роботе. Это говорит о том, что задача RAMP действительно сложная и требует дальнейших исследований и улучшений.
“Мы хотим создать платформу, которая будет стимулировать развитие робототехники с прикладной точки зрения на производстве и сборке”, - сказал профессор Ингмар Познер из Оксфордского института робототехники. Он добавил, что бенчмарк RAMP открыт для всех желающих принять участие в этом процессе.
- Источник новости
- www.securitylab.ru
