Macia de um braço robótico de Festo por si só pode aprender a manipulação de objetos
Source:Os fração de segundos antes do momento em que você pega algum objeto na mão, o seu cérebro irá calcular todas as possíveis combinações de movimentos necessários para, de forma segura, agarrar e mover o objeto. Essa subliminar que o cérebro se desenvolve na pessoa desde a infância no processo de aprendizagem. O resultado de semelhante abordagem de estudo demonstrou a empresa alemã Festo, dedicada à produção de equipamentos industriais e sistemas de automação. A empresa apresentou uma nova mão robótica BionicSoftHand, que não só tem uma incrível flexibilidade, mas também usa inteligência artificial para o cálculo correto do algoritmo de manipulação de objetos, até o momento como, de fato, a sua toma.
BionicSoftHand é mais um exemplo de "soft" abordagem na área de robótica. usados na produção para mover objetos pesados são feitos de aço e trabalham na base de poderosos sistemas pneumáticos, fazendo-os fortes e rápidas, mas muito неделикатными. O contato da máquina com o homem no momento do seu trabalho mais frequentemente do que terminar com terríveis conseqüências para o último. Por sua vez, os chamados soft robôs usam na sua concepção predominantemente mais materiais flexíveis, como, por exemplo, "inteligente" de tecido ou inflável parte. Portanto, a interação com eles substancialmente menos травмоопасно.
Para o máximo de segurança Festo não usa a nova robótica mão firme é a estrutura do esqueleto. Em vez disso, ela é equipada com сильфонами, em torno do qual fica criado usando a tecnologia de impressão 3D tridimensional de tecido de fibras elásticas, que as curvas junto com os movimentos da mão, quando o fole é servido o ar. Em outras palavras, se a simplificar, parece que tudo é mais no trabalho dos nossos músculos e tendões.
Macios dedos da mão robótica BionicSoftHand incluem sensores de inércia (movimento) e de poder, também foram criados no banco de materiais flexíveis, capazes de dobrar o momento, o movimento. Os sensores fornecem feedback com os sistemas de gestão de mão, informando sobre cometidos por movimentos mais as mãos e os dedos, bem como o contato com um objeto. Além disso, eles transmitem informações sobre se o objeto está localizado na mão para sua manipulação. Em outras palavras, a estrutura de sensores concede a mão de contato percepção de que imita a nossa sensação de toque.
Normalmente de produção de manipuladores robóticos programam portanto, para que eles possam realizar um número infinito de certos movimentos específicos. É claro em seus sistemas animais alguma fração variantes de execução de tarefas, mas principalmente de todo o seu trabalho se resume a um mesmo conjunto de manipulação com objetos, por exemplo, o movimento de um local para outro.
BionicSoftHand no plano mais "semelhante ao homem": antes de iniciar a manipulação de um objeto de seu sistema de inteligência artificial auto-repete todas as combinações possíveis, como tomar o objeto como ele virar e colocar de volta. Para isso, ele usa a global virtual de simulação, em que o método de tentativa e erro seleciona a opção correta de continuar a ação. Como uma criança, você, provavelmente, vezes 100 роняли um copo com alguma bebida, ainda não aprenderam a sua correta de segurar. Assim, BionicSoftHand executa a mesma coisa, só que em um ambiente virtual, repassando a bilhões de opções erradas e acabam encontrando mais correto e ideal. Por uma fração de segundo.
Nos vídeos de demonstração do robô recebeu a tarefa de mover colocado na mão 12-гранный objeto desta maneira, para uma determinada face, olhava para cima. Exatamente como fazer isso – máquina não explicaram. Primeiramente, com a ajuda de uma câmera 3D com a percepção de profundidade máquina cria uma cópia digital de um objeto na mão e, em seguida, coloca-a na simulação com muitos virtuais mãos que manipulam o objeto, até que não á a combinação certa. Em seguida, entram em ação físico mão BionicSoftHand. Com este método de aprendizagem de máquina é capaz de aprender muito mais rápido criança. Com isso, ao executar novas tarefas, ela pode usar já aprendidas anteriormente, os algoritmos de manipulação.
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