作为人类,我们的触感是最重要的工具之一,使我们能够与周围环境互动。计算机科学家长期以来一直在开发算法,使机器人以类似的方式与其环境互动。例如,计算机愿景的令人印象深刻的进步使我们能够读取手写文本的机器。最近由亚历克斯教堂和Nathan Lepora教授在英国布里斯托尔大学领导的工作取得了类似技术的进步,以便在盲文键盘上键入具有人为触摸的机器人手臂。

作者使用了深度加强学习,这是一种允许人工智能教授自己进行特定任务的算法。深度加强学习已被用来培训计算机程序来玩复杂的人类游戏,例如当alphango着名的人类专业人员在游戏中出现。这些算法类似于我们如何通过试验和错误学会执行任务,记住有关的工作以及没有。在该实验中,在指尖上具有触觉传感器的机器人臂被任务,键入盲文键盘上。机器人臂探索了键盘,触摸,从而“读取”字母。深度加强学习算法帮助机器人每次点击正确的时都会通过奖励来学习字母的位置。

使用四个基准任务测试机器人,从执行简单的笔划,与箭头键与整个字母表更复杂的序列。机器人非常有效地了解前三次测试,并且只有第四个和最复杂的任务证明太难了。通过这个过程,团队确定了从触觉数据中更有效地学习的机器人的具体方法。例如,科学家发现,在切换到真实世界的系统之前,首先在模拟环境中训练机器人,启用了更快的学习过程。这些提高机器人的培训效率的步骤可以允许下一代触觉机器人学习更复杂的任务,因此可能会让我们更接近人为的触摸感。最终,这可能导致我们能够执行我们目前依靠我们的触摸感知的大多数任务的机器人。

亚历克斯教堂是英国布里斯托大学工程和数学的博士生。Nathan Lepora教授是布里斯托大学的机器人和AI教授,是布里斯托机器人实验室的触觉机器人集团的主要调查员。高级研究助理博士John Lloyd博士和赖德斯博士从深圳罗马·哈德塞尔也共同撰写了这篇论文

管理记者:安妮赫伯特

来源文章:触觉机器人的深增强学习:学习键入盲文键盘- IEEE.

媒体报道:教授AI代理商键入盲文键盘-科技Xplore.

图像信用:StefanMalmesjö.

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