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MIT麻省理工大学最新研制的机器人是个“叠叠乐”大师

2019年01月31日 16:23 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

借助机器学习和算法模型等,机器人已成为国际象棋大师,魔方记录刷新者。MIT麻省理工大学的科学家研制的机器人的挑战项目是“叠叠乐(Jenga)游戏”,别看叠叠乐规则看似简单,但是对动手能力和思维策略的要求都非常高。

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“叠叠乐”大师机器人配备有软分叉抓爪(soft-pronged gripper)、力传感腕部和外部摄像头等部件,设计结构完全是为了专精叠叠乐这一游戏。

叠叠乐游戏中,玩家交替从共54条长积木条搭建的积木塔(每层三块交错堆叠整齐,不能移动最高三层的积木)中单手抽出一块积木,并且使其平衡地放到塔顶最上层,去创造一个不段增高,越来越失去根基的积木塔,直到积木塔倾倒。越垒到高层结构越不稳定,对于人类来说难度也很大,何况是机器人。

MIT的机器人研究团队通过机器学习,训练出了能看出抽取哪块积木实现最理想结果的本领。它能够小心并迅速地“推”出理想的积木块,然后借助视觉(外部摄像头)和触觉反馈(力传感腕部),并迅速与之前学会的“叠叠乐”玩法作对比,记录能导致更好结果的玩法,不断精通玩法。

根据收集的数据,机器人随后衡量不同动作可能产生的各种后果-尤其是当一个积木块处于特定的位置时,所需的精确力度的推动动作就会被迅速执行。

借助机器人臂结构,该机器人能够执行缓慢且精确利落的一步动作取出积木块,将之小心地搭建到塔顶部,同时不让积木塔倾塌。


MIT叠叠乐大师机器人的研究详情发表于《科学机器人》子刊文章中,MIT机械工程系Alberto Rodriguez罗德里格兹教授在一则声明中称,该机器人的视觉-触觉组合让它能够很好地执行叠叠乐游戏任务。

罗德里格兹教授写道:

与其它更依靠认知思维的任务或游戏(如国际象棋、围棋等)不同,玩叠叠乐同样需要掌握物理技巧,比如试探、推动、拉动、放置和码齐等技巧。

研究团队希望机器人的触觉学习系统能够应用于其它的任务,比如垃圾拆卸回收,组装消费级产品等。

罗德里格兹教授写道:

在手机装配线中,几乎每一步都需要有良好的扣合(Snap-Fit)感,或者要对螺钉相关的操作有契合感,这些都要通过力度和触感培养,而不仅只通过视觉。

对于该行业来说,掌握这些动作的学习模型资产就是真正的黄金。

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