能够预测未来的新型机器人

加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种机器人学习技术，可以让机器人想象自己未来的行动。机器人可以弄清楚如何操纵他们以前从未遇到过的物体——图片由加州大学伯克利分校提供。据报道，基于这项突破性的技术，机器人可以确定如何操纵它以前从未遇到过的物体。未来，这项技术可以帮助自动驾驶汽车预测未来的道路事件，并在家中产生更多的智能机器人助手。但最初的原型专注于完全从自主游戏中学习简单的手动技能。使用这种称为视觉预见的技术，机器人可以预测如果它们执行一系列动作，它们的相机会看到什么。这些机器人的想象力目前还比较简单——预测未来几秒钟的动作——但它们足以让机器人弄清楚如何在不干扰障碍物的情况下在桌子上移动物体。至关重要的是，机器人可以在没有人类帮助或先验知识的情况下学习执行这些任务物理，它的环境或物体是什么。这是因为视觉想象力完全是从无人看管和无人监督的探索中从头开始学习的，机器人在桌子上玩物体。在这个游戏阶段之后，机器人建立了一个世界的预测模型，并且可以使用这个模型来操纵它以前从未见过的新物体。伯克利电气工程系助理教授谢尔盖莱文说：“就像我们可以想象我们的动作如何移动我们环境中的物体一样，这种方法可以使机器人可视化不同的行为将如何影响周围的世界。这可以实现高度灵活的智能规划该系统的核心是基于卷积循环视频预测或动态神经平流 (DNA) 的深度学习技术。基于 DNA 的模型预测图像中的像素将如何根据机器人的动作从一帧移动到下一帧。最近对此类模型的改进以及规划能力的大幅提高，使得基于视频预测的机器人控制能够执行越来越复杂的任务，例如绕过障碍物滑动玩具和重新定位多个物体。借助新技术，机器人将物体推到桌子上，然后使用学习的预测模型选择将物体移动到所需位置的动作。伯克利科学家正在继续研究通过视频预测进行控制，重点是进一步改进视频预测和基于预测的控制。同时，他们正在开发更复杂的方法，使机器人可以收集更多的焦点sed 视频数据，用于复杂的任务，例如拾取和放置物体以及操纵布料或绳索等柔软且可变形的物体，以及组装。