加州伯克利研發(fā)最靈活機械手 5年內(nèi)或可超越人類

　　據(jù)DeepTech深科技報道，近日，加州大學(xué)伯克利分校研發(fā)了一款高靈活性的工業(yè)機器人，可以在倉庫、工廠、醫(yī)院、家庭場景中找到用武之地。

　　這款機器人由該校教授肯·戈德伯格和他的一名研究生研發(fā)，它擁有多項技能，比如對你的抽屜進(jìn)行分類整理，速度和技巧驚人。它基于名為Dex-Net的軟件拾取物體，該軟件可在虛擬環(huán)境中拾取物體，通過反復(fù)試錯來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

　　該系統(tǒng)的最新版本包括一個高分辨率3-D傳感器和兩只機械手臂，每只手臂都由不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。一只手臂配備了傳統(tǒng)的機器人手爪，另一只手臂帶有吸氣系統(tǒng)。機器人通過軟件掃描一個物體，然后查看兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以實時決定特定物體是該被抓取還是吸取。如果不確定應(yīng)該如何抓住一個物品，機器人會推動這件物品以便更好地觀察它。

　　該項目的研究人員還開發(fā)出了一種衡量機器人抓取性能的方法：一種被稱為“每小時平均抓取數(shù)”的度量標(biāo)準(zhǔn)。這項指標(biāo)將幫助實驗室更好地分享他們的成果。

　　戈德伯格表示，在五年內(nèi)，他預(yù)計該機器人每小時的效率將“達(dá)到甚至超越人類的平均水平。”