計算(suàn)機視覺技術幫助機器人(rén)抓住透明(míng)物(wù)體

索耶機器人(rén)利用(yòng)這(zhè)項技術來(lái)确定透明(míng)物(wù)體的(de)三維形狀，從而能夠抓住它們   卡内基梅隆大(dà)學

爲了(le)看到并抓取物(wù)體，機器人(rén)通(tōng)常使用(yòng)深度感應相機，如微軟Kinect。雖然這(zhè)種相機可(kě)能會被透明(míng)或有光(guāng)澤的(de)物(wù)體阻擋，但卡内基梅隆大(dà)學的(de)科學家們已經開發出一種解決方法。

深度感應相機的(de)工作原理(lǐ)是将紅外激光(guāng)束照(zhào)射到物(wù)體上，然後測量光(guāng)線從物(wù)體輪廓反射到相機上的(de)傳感器所需的(de)時(shí)間。

雖然該系統在相對(duì)暗淡的(de)不透明(míng)對(duì)象上工作得(de)很好，但在大(dà)部分(fēn)光(guāng)線通(tōng)過的(de)透明(míng)對(duì)象或散射反射光(guāng)的(de)閃亮對(duì)象上存在問題。這(zhè)就是卡内基梅隆系統的(de)用(yòng)武之地，它利用(yòng)了(le)一種彩色光(guāng)學相機，也(yě)可(kě)以作爲深度感應相機。

該裝置采用(yòng)基于機器學習(xí)的(de)算(suàn)法，該算(suàn)法在相同不透明(míng)物(wù)體的(de)深度感應和(hé)彩色圖像上進行訓練。通(tōng)過比較這(zhè)兩種圖像的(de)數量，該算(suàn)法已經學會了(le)推斷彩色圖像中物(wù)體的(de)三維形狀，即使這(zhè)些物(wù)體是透明(míng)或有光(guāng)澤的(de)。

此外，盡管通(tōng)過直接激光(guāng)掃描此類物(wù)體隻能确定少量深度數據，但收集的(de)數據用(yòng)于提高(gāo)系統的(de)精度。

在迄今爲止進行的(de)測試中，與僅使用(yòng)标準深度感應相機相比，機器人(rén)在使用(yòng)新技術抓取透明(míng)和(hé)有光(guāng)澤的(de)物(wù)體時(shí)表現得(de)更好。

大(dà)衛·霍爾德副教授說：“我們有時(shí)确實會錯過，但在大(dà)多(duō)數情況下(xià)，它做(zuò)得(de)相當好，比以往任何一種抓取透明(míng)或反光(guāng)物(wù)體的(de)系統都要好。”

資料來(lái)源：卡内基梅隆大(dà)學