庫卡機器人稀疏編碼技術
發布時間：2021-07-13 16:02:21 作者：顯揚科技
稀疏編碼（sparse coding）在這方面有很大的用處。這是一種無人監管的機器學習算法，通過創建一種用以代表新獲取數據的“稀疏字典”（sparse dictionary）來實現。首先機器人通過光譜圖表（來自原始的壓感圖像）自我創建這樣的字典作為稀疏編碼算法的輸入數據。這一算法輸出的還是這一字典，但輸出的字典由代表高級別特性的數據組成。然后當進行了新的抓取嘗試時，會有新的數據輸入，新輸入的原始數據又會通過這一字典來轉換成新的高級別特性數據，這些高級別的數據被稱為“稀疏向量”（sparse vectors）。這些稀疏向量會根據引起振動的不同事件（或抓取結果的成功與否）而進行分組。
讓一個機器人意識到物體的滑出似乎很容易，因為滑出的過程就會產生一系列的振動。但如何讓機器人分辨由于物體滑出發生的振動和由于機器人在另一個表面（如桌面）上拖拽物體而發生的振動呢？我們還不能忘記機器人手臂的運動自身也會產生微小的振動。這三種不同的事件會產生相似的信號，但需要機器人采取不同的行動。識別這些不同的事件就是機器學習的意義所在。
從機器學習的層面上說，CoRo實驗室的兩個小組有一個方面是相同的：兩個小組都不會為機器學習算法加入人工制定的規則。換句話說，由機器人的系統來決定與物體滑出相關的數據（或者預測抓取結果的相關數據，在抓取預測實驗小組中），而不是依靠研究者去猜測相關的數據是什么。
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