人工智能控制機器人手臂包裝盒和削減成本

羅格斯計算機科學家使用人工智能控制機器人手臂，提供更有效的包裝盒方式，節(jié)省企業(yè)的時間和金錢。

“我們可以實現(xiàn)易于部署的低成本，自動化解決方案。關鍵是要最小而有效的硬件選擇，專注于穩(wěn)健的算法和軟件，”該研究的資深作者 科斯塔斯·Bekris，在副教授 計算機科學系 的 藝術與科學學院 在 Rutgers大學，新不倫瑞克省。

一個自動化工作區(qū)，帶有Kuka機器人手臂和一個包含一堆物品的箱子，需要將這些物品緊緊地裝入裝運箱。羅格斯機器人包裝系統(tǒng)旨在克服包裝過程中的錯誤。

Bekris， Abdeslam Boularias 和 Jingjin Yu都是計算機科學的助理教授，他們組建了一個團隊，通過硬件，3D感知和穩(wěn)健運動以綜合方式處理機器人包裝問題的多個方面。

科學家們的 同行評審研究 最近在IEEE國際機器人與自動化大會上發(fā)表，該 大會入圍自動化最佳論文獎。該研究與部署機器人以執(zhí)行物流，零售和倉庫任務的增長趨勢相吻合。由于機器學習算法允??許連續(xù)實驗，機器人技術的進步正在以前所未有的速度加速。

即使對倉庫效率至關重要，從無組織堆中采摘的產(chǎn)品仍然很大程度上是一項手工任務。根據(jù)羅格斯大學的科學團隊的說法，自動執(zhí)行這些任務對于公司的競爭力非常重要，并且可以讓人們專注于減少瑣碎的工作和體力勞動。

羅格斯大學的研究重點是將物品從垃圾箱放入一個小的運輸箱中并緊緊排列。與僅拾取物體并將其放入盒子相比，這對于機器人來說是一項更困難的任務。

研究人員為他們的機器人手臂開發(fā)了軟件和算法。他們使用視覺數(shù)據(jù)和一個簡單的吸盤，它可以作為手指推動物體。由此產(chǎn)生的系統(tǒng)可以推翻物體以獲得理想的表面來抓取它們。此外，它使用傳感器數(shù)據(jù)將對象拉向目標區(qū)域并將對象推到一起。在這些操作期間，它使用實時監(jiān)控來檢測并避免潛在的故障。

由于該研究的重點是包裝立方體形狀的物體，下一步將是探索不同形狀和大小的包裝物體。另一個步驟是在給定特定任務后，通過機器人系統(tǒng)探索自動學習。