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新玩法!机器人也能产生“幻觉”?

   日期:2020-02-14     浏览:81    评论:0    
核心提示:在诸多科幻片中,经常看到由机器人发出的幻境呈现在人们视野前。如今反过来,将人们物理世界中看到的物体,植入到机器人当中,令其产生虚拟物理世界的幻境,事实上,3D视觉技术就已经实现了。但现在不用3D视觉技术,也能使机器人​识别物理世界中的物体位置。正可谓只有你想不到,没有做不到。让我们一起见识下吧。

在诸多科幻片中,经常看到由机器人发出的幻境呈现在人们视野前。如今反过来,将人们物理世界中看到的物体,植入到机器人当中,令其产生虚拟物理世界的幻境,事实上,3D视觉技术就已经实现了。但现在不用3D视觉技术,也能使机器人识别物理世界中的物体位置。正可谓只有你想不到,没有做不到。让我们一起见识下吧。

新玩法!机器人也能产生“幻觉”?

随着应用场景范围不断扩大,机器人面临的挑战就越多,机器人技术越趋于成熟。便捷、个性化、人性化、多元化等都将成为人们对机器人要求,为此,机器人专业技术人才正努力推动机器人更接近自然,达到人与机器人互动更加直接、直观,通过口头指令,无需手动按动任何按钮,机器人就可做出反应,如去拿杯子、移动物体等。

由于机器人只能观察到场景范围内特定位置的物体,用户指令超出这个范围,机器人是很难实现移动用户指定的物体,在此情况下,训练机器人理解空间关系和移动物体的难度可想而知。近日,德国弗莱堡大学研发了一款通过“幻觉”可移动物体的机器人,将于今年6月份在巴黎对外发布。

德国弗莱堡大学研究员Mees表示,因为空间关系存在模糊性,基于事实像素标注不可用性,可利用辅助学习,解决空间关系。也就是给定2个物体和一个被发现的环境图像,机器人就可以检测出一个物体的具体位置。同时,在机器人可看到的场景中添加不存在的物体,也就是幻觉的物体,机器人可判断出物体在多个空间关系分布。

通常,通过3D模型和轮廓在图像中实现真实地“粘贴”对象,会形成像素伪影,会影响机器人训练误差。现在,在机器人的神经网络生产带动场景特征中,植入高级特征物体,使其产生幻觉,获取学习信号。

基于幻觉对象空间关系,在训练卷积神经网络(CNN)学习时,以保障可根据单个图像对单独的物体进行分类。此过程可能会产生RelNet,即回避网络,所以需要将高水平特征的物体植入不同空间位置,对“幻觉”场景进行分类。

目前,利用物体三维形状的信息模拟对的空间关系,进行训练机器人移动物体。而这种方式需求额外技术组件,如跟踪系统,跟踪不同物体运动,还有3D视觉技术。而德国弗莱堡大学却不同,是采用非常少的数据,使机器人有效识别物体,能按照用户自然语音执行指令,如家用服务机器人。并且这种机器人已通过了一系列测试。

德国弗莱堡大学表示,幻觉场景可作为数据增量的一种形式,提升神经网络性能,如对象网络检测。在机器人技术和机器视觉中,幻觉场景将有很多种应用。同时,这种方法也可用于提升现有机器人能力,完成简单物体移动任务。

总之,幻觉场景的开拓,为机器人技术进一步提升起到了推动作用,增强了人与机器人间的互动。采用很少的数据建模,降低了成本和工作量,且采用自然语音指令。为人类继续探索机器人技术提供了重大参考价值。相信在不久的将来,机器人行业将迎来新的发展巅峰,让我们拭目以待吧。

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