麻省理工学院的工程师训练递送机器人使用深度学习算法导航到准确的位置 ,教师资格证2020年报考条件,去印度新德里机票价格

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麻省理工学院的工程师训练递送机器人使用深度学习算法导航到准确的位置

11月5日消息:目前,有一些送货机器人可以为客户提供更快、更方便的运输方式,但它们也迫使科技公司想出最佳方式,安全地将机器人引导到客户家中。

预先绘制详细的邻域地图是一种解决方案,但是随着时间的推移,它变得不太可靠。前院的布局将会改变(由于节假日、天气、装修或新业主),这也可能危及客户隐私。

那么,更好的选择是什么?麻省理工学院和福特可能已经找到了解决这个问题的方法。麻省理工学院的工程师最近开发了一种初步的导航方法,该方法利用环境线索来帮助送货机器人实时规划到达目的地的路线。

这种方法主要依靠机器学习和人工智能算法,而不是特定或半特定的全球定位系统坐标。

你可以在上面的视频中看到跑步技术(在某种程度上是在数字环境中),但一句话,麻省理工学院的机器人被教导如何将各种信息结合起来形成一条完整的路径。例如,如果麻省理工学院的机器人被“告知”要把包裹送到某人的车库,它可能会寻找附近的人行道,这条人行道通常通向车道,而且几乎肯定与车库相连。

麻省理工学院的研究人员认为,这种方法比旧系统更有效,旧系统更依赖于探索(因此需要更多时间)。麻省理工学院使用从必应地图中提取的卫星图像训练机器人。据报道,研究小组给图像中的“上下文特征”指定了“语义标签”,例如前门为灰色,车道为蓝色,树篱为绿色,等等。

目前机器人主要用于标准化过程的机械化操作。如无人送货、无人仓库、清扫机器人等。能够真正模拟人类工作的机器人还没有大规模商业化。

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