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據(jù)外媒New Atlas報(bào)道，能抓取和移動(dòng)物體的機(jī)器人（例如在裝配線上）可能很有用，但它們通常只能被編程以抓取特定方向放置的特定類型的物體。然而，現(xiàn)在科學(xué)家們已經(jīng)設(shè)計(jì)出了一種能提升機(jī)器人的抓取能力的方法。

澳大利亞昆士蘭科技大學(xué)的Jurgen Leitner博士表示：“目前機(jī)器人抓取系統(tǒng)的一個(gè)主要缺點(diǎn)是無法快速適應(yīng)變化，例如當(dāng)物體移動(dòng)時(shí)。世界是不可預(yù)測(cè)的 - 事物會(huì)變化，移動(dòng)并混合起來，而且往往會(huì)在沒有任何警告的情況下發(fā)生 - 所以機(jī)器人需要能夠在非結(jié)構(gòu)化的環(huán)境中適應(yīng)和工作，如果我們希望它們有效的話?！?/p>

為此，由Leitner領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)首先開發(fā)了一個(gè)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一種基于人工智能的系統(tǒng)，讓計(jì)算機(jī)通過分析示例來學(xué)習(xí)任務(wù)）。通過使用該網(wǎng)絡(luò)和深度測(cè)繪相機(jī)，雙指抓取機(jī)器人隨后能夠制作位于其前方的移動(dòng)且雜亂的物體集合的逐像素深度圖，然后確定最佳抓取方法用于抓取這些物體中的任何一個(gè)。

“通過在一次通過中使用深度圖像映射它前面的內(nèi)容，機(jī)器人在做出決定之前不需要采樣許多不同的可能手勢(shì)，避免了漫長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間，”博士研究員Douglas Morrison表示：“在我們的實(shí)際測(cè)試中，我們對(duì)一組以前未見過的幾何物體的抓握成功率為88％，對(duì)一套家庭物體的抓握成功率為88％。我們?cè)谧ト?dòng)態(tài)混亂的物體的成功率為81%?！?/p>