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机器人使用Kinect来了解我们的世界

点击量:   时间:2019-02-06 08:06:04

雅各布·阿隆(Jacob Aron)想象几年后的情景 “机器人,把那个枕头拿到那边,”你对你那个永远愿意的蓝色机器人说道 “当然,先生,”它回答道 “什么是枕头”纽约伊萨卡康奈尔大学的Hema Koppula和Abhishek Anand希望通过教导机器人了解周围环境来避免这种令人失望的情景,以便他们能够挑选出房间内的个别物体 “我们开发了一种算法,可以识别家庭和办公场景中的物体,”Koppula解释道该系统的关键是微软的Kinect传感器,它通过将两个可见光摄像机与来自红外传感器的深度信息相结合来感知真实世界的3D场景 Koppula和Anand的算法通过研究用“墙”,“地板”和“桌面”等描述性标签标记的图像来学习识别特定物体研究人员共使用了27个标签,其中10个用于办公室和家庭场景,7个用于两者此问题的先前方法使用了无法提供颜色信息的昂贵深度传感器,但廉价的Kinect可以同时执行这两种操作,允许算法在评估对象时考虑形状和颜色系统还考虑了相对位置 - 例如,计算机显示器通常位于桌面上,而不是位于桌面下方事实证明办公地点比家庭场景更容易分类,Koppula和Anand的算法在前者中获得84%的识别成功,而后者则达到74%与我们更个性化的住宅相比,Koppula认为办公环境缺乏多样性 “办公室通常有一个非常有序的结构,而每个家庭都非常不同,”她说为了找出算法在真实环境中的表现,研究人员在移动机器人上安装了一个Kinect,并要求它找到一个键盘正如您在上面的视频中看到的那样,机器人从检查周围环境开始它发现了计算机显示器然后移动进行仔细观察,知道键盘经常在附近找到 - 这种直觉证明是正确的,因为它发现并指向键盘这项工作表明机器人可以找到物体,但教学机器的键盘实际上是怎样的呢 “下一个目标是将人类纳入学习过程,[用机器人]观察人类,并能够学习物体的属性,”Koppula说例如,机器人可以知道,如果看到人坐在物体上,则物体很可能是椅子在宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学研究计算机视觉的丹尼尔·胡贝尔说,这项工作比以前的努力“有了很大的进步”,部分归功于Kinect “这些低成本传感器可用的事实将在改变人们的计算机视觉方式方面发挥重大作用”更多关于这些主题: