Появился робот, который со 100% точностью находит потерянные вещи
Друзья, с момента основания проекта прошло уже 20 лет и мы рады сообщать вам, что сайт, наконец, переехали на новую платформу.
Какое-то время продолжим трудится на общее благо по адресу
На новой платформе мы уделили особое внимание удобству поиска материалов.
Особенно рекомендуем познакомиться с работой рубрикатора.
Спасибо, ждём вас на N-N-N.ru
Исследователи из США представили робота-cыщика, он может отыскать любой предмет, который не находится в зоне видимости устройства. Для этого он использует специальные алгоритмы и посылает сигналы, которые отражают разные типы предметов.
Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) представили роботизированную руку, которая комбинирует визуальную информацию и радиочастотные сигналы для поиска скрытых объектов. Основываясь на этой работе, они разработали новую систему, которая может извлекать любой предмет из-под кучи или земли.
Алгоритм системы, FuseBot, определяют вероятное местоположение и ориентацию объектов под кучей. Затем он находит наиболее эффективный способ удаления мешающих объектов и извлечения предмета, который он ищет. Эта методика позволила FuseBot в два раза быстрее найти больше спрятанных предметов, чем самая современная робототехническая система.
Это устройство можно использовать не только для поиска потерянных вещей, но и, например, на складе маркетплейсов и больших магазинов. Робот, которому можно поручить обрабатывать возвраты, легко научится находить предметы в неотсортированной куче.
В системе FuseBot роботизированная рука использует видеокамеру и радиочастотную антенну для извлечения немаркированного предмета из смешанной кучи. Система сканирует кучу камерой, чтобы создать 3D-модель окружающей среды. Эти радиоволны могут проходить через большинство твердых поверхностей, поэтому робот «видит» что происходит внутри кучи или под землей.
Робот ищет предметы с помощью вероятностных рассуждений
Алгоритмы объединяют информацию, чтобы обновить 3D-модель окружающей среды и выделить потенциальные места расположения целевого предмета; робот знает примерные размер и форму. Затем система на основе информации об объектах в куче и расположении меток определяет, какой предмет следует удалить, чтобы найти целевой предмет с наименьшим количеством движений.
Робот не знает, как ориентированы предметы под кучей, или как они могут деформироваться от давления на него более тяжелых предметов. Он решает эту проблему с помощью вероятностных рассуждений, используя то, что ему известно о размере и форме предмета и местоположении метки, для моделирования трехмерного пространства.
- Источник(и):
- Войдите на сайт для отправки комментариев