深度学习如何帮机器人成为一个合格的“管家”?_ag体育

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ag体育官网_大多数家庭服务机器人都有警告功能,警告孩子睡觉,警告老人离开医院。但是这个警告非常非常简单,就是设置闹钟。如果没有办法设置时间,那就是警告你一些不道德的日常生活,比如警告你把牛奶瓶撞倒后再敲回冰箱,重新打开电脑电源等等,以及机器人如何完成这些警告。

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之前有很简单的算法,比如停留物体检测。需要分析图像中是否有物体消失。滞留目标检测是检测和确认的一个领域,不需要深入自学,只能通过一些图像处理算法来检测。

这种检测广泛应用于监控场景,如自动取款机,当有人拿了钱却忘记带手提包时。如果重新加入深度自学,可以把比较简单的场景应用到。

目前,这种机器人还处于实验室阶段。比如康奈尔大学和斯坦福大学正在研究的一个名为Watch-Bot的机器人,可以通过深度自学,在合理的时ag体育间和地点警告主人该做什么。机器人由3D传感器、摄像头、激光发射器和笔记本电脑组成。

相机可以用来定位丢失的物体,而激光发射器可以用来警告主人做丢失的东西。研究人员在5个厨房和8个办公室进行了实验。

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在这个过程中,手表机器人制作了458个视频,其中222个记录了人们消失的场景。研究者总结了人们的日常生活习惯和经常会消失的东西,并编制成了Watch-Bot的程序。

举个例子,我们从冰箱里拿出牛奶盒,把牛奶打翻后记得把牛奶盒拿出冰箱。机器人首先不会通过3D传感器和摄像头来跟踪人体,记录人手的运动轨迹,并给出捕获的深度图像数据和预先在程序中编程的模型训练数据,从而识别人是否已经消失,将牛奶盒从冰箱中取出。这是一个简单的过程,需要大量的数据进行训练。

首先是监督训练,然后不会用自己的概率模型做无监督训练,从而实现数据修正。目前,Watch-Bot对主人日程的预警准确率在60%左右。它可以警告主人把书从书架上拿下来,重启电脑显示器,把牛奶敲回冰箱,把冷却的食物放进微波炉。当然,这些对于很多人来说可能并不实用,但是对于一些神经衰弱如阿尔茨海默病的患者,或者工作环境危险的工人,必要的警告还是很合适的。

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