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Dao Wei
By 超神经
场景描述:日本一家 AI 公司,通过深度学习打造的 AI 系统,结合机器人的使用,成功的实现了智能整理家务的设想,用科技为生活增色。
关键词:清扫机器人 机器视觉 机械臂
为什么我的房间这么乱?
我明明才刚收拾过,怎么又乱了?
谁能帮我来收拾?
可能每个人都面临过这几个问题。人类为了对抗房间的杂乱,尝试过很多方法,但无奈的是,这像是一个自然规律:在没有约束力的情况下,系统会向着无序的方向演化。
难道这样的问题,只能每次都花费精力,然后一次又一次的操练自己的耐心吗?当然不是!来自霓虹国的一家 AI 公司,成功解决了这个问题。
这家叫 Preferred Networks 的公司(PFN),将 AI 技术与机器人相结合,实现了智能整理房间的构想。
机器人整理过程快放
也许对于我们来说,整理房间不需要特殊的技能,只需要体力和耐心。但对机器人来说,却是一项不小的挑战,需要识别物体,机械操作和放置归位。所幸的是,随着机器学习和深度学习的发展,这项任务就要被攻克了。
其实把这个问题分解,就会分别对应到 AI 几个比较成熟的领域。 PFN 公司的另一个优势在于,他们使用了丰田公司已经成型的人类支援机器人 HSR(Human Support Robot),用深度学习的技术为它打造了智能的系统。
HSR 外观图
那机器人是怎么整理房间的呢?
要整理房间,需要应对多个物体摆放杂乱的问题,在一般性的任务中,机器人往往只需要单一的识别或运动操作,所以要想打造「管家」式的机器人,就必须使用更加灵活的方法,让它能够辨认出更多而且是各种角度的物体。
为了解决这个难题,PFN 运用深度学习开发了一套图像识别引擎,这个引擎采用了深度学习框架 Chainer,ChainerMN 以及 ChainerCV 的 CNN(卷积神经网络)。
至于训练,他们的 CNN 使用了物体检测竞赛中的优胜模型,然后用超过 100 台大型 GPU 集群的 MN-1b(PFN 的超级计算机运行环境)进行学习。
通过这些方法,最终打造出了强大的识别引擎,就算是数百件物品散乱在房间各处,机器人也能够准确的识别出物品的位置和种类。进而规划物体应该怎么去抓取以及如何整理等等。
机器人拥有强大的物体识别能力
其实对机器人来说,有些物品难以操作,比如形状不定的手帕,光滑的小瓶子,夹子和纸片这样的小物件。
但 PFN 用深度学习的方法,让机器人的通过不断重复人类无意识做出的判断,成功实现了对大多数物体的抓握。它能稳定地抓取各种形状和材质的物体,并且正确放置到规定的地点。
在整理鞋子时,机器人会调整鞋子的朝向
为增加它的可用性,让更多人都能得到帮助,他们在系统中加入了语音和手势的控制,用户可以通过这些方式启动和指挥机器人。
用手势控制机器人
如果需要查找某件物品,只需要发出命令即可。因为机器人能够分辨和记忆物品的信息,然后按照用户的指令取出此物。
此外,还用到了增强现实(AR)技术,用户可以通过查看此 AR 屏幕,直观地观察机器人的状态。
用户通过显示屏幕,就能以用可视化的方式,掌握机器人如何识别房间中的对象,以及计划下一步采取何种操作的信息,这有助于更好的操作和指挥。
通过图像识别,语音控制,自主抓取等 AI 技术的使用, PFN 让机器人实现了快速和高精度地整理物体,完美的解决了房间整理的问题。
这项工作最早在 CEATEC JAPAN 2018 会展上亮相,在技术、产品和服务的品质与创新性评比中,他们的项目荣获了行业/市场部门的二等奖。
能做出这么有意思的工作,其背后也是一个厉害的团队。
Preferred Networks 是一家致力于个人机器人的研究和开发的 AI 公司,他们致力于让机器人渗透到人们社会日常生活的各个方面。
这家 AI 公司被称为日本最具创新精神的公司,在人工智能,深度学习领域,都有很优秀的人才和产品。
Preferred Networks 公司的员工和机器人
他们还与丰田合作,在自动驾驶汽车的方面颇有成就。
公司的创始人在一次采访中表示,「PFN 不止提供 AI 技术,还将提供将 AI 和机器人集合在一起的解决方案。如果资金足够,有望在五年内将机器人产品送到消费者手中。」
现在,通过打造整理家务的机器人系统,他们又向着美好的愿景靠近了一步。