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最强机械手!无需提前了解物体,100%识别,适用多种非结构化场景

拆包杂货是一项简单且单调的任务。例如,你伸手去拿一个包,摸一下物品,然后把里面的东西拿出来,扫了一眼之后再决定把它存储在哪里。

现在,这个重复性的工作要被机械手代替了。

据新智元报道MIT和普林斯顿大学研究人员开发一款名为“拾放(pick-and-place)”的系统。“拾放”系统由一个标准的工业机器人手臂组成,研究人员配备了一个定制的抓手和吸盘。 他们使用算法让机械手能够评估一堆随机物体,并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式,而不必在拾取物体之前了解物体。

最近,麻省理工学院和普林斯顿大学的工程师们开发出了一种机器人系统,能够协助完成挑选和分拣任务,在从仓库产品组织到清理灾难区域的碎片等各项任务中都将有用武之地。

该团队开发的名为“拾放(pick-and-place)”的系统由一个标准工业机器人手臂组成,研究人员配备了一个定制抓手和吸盘。他们开发了一种“物体不可知(object-agnostic)”的抓取算法,使机器人能够评估一堆随机物体,并确定在杂物中抓取或吸附物品的最佳方式,而不必在拾取物体之前了解物体。

工业机器人机械手

一旦它成功抓住了一件物品,机器人将其从箱子中取出。然后一组摄像机从不同角度拍摄物体图像,并借助新的图像匹配算法,机器人可以将抓取物体的图像与其图像库进行比较以找到最接近的匹配。通过这种方式,机器人识别物体,然后将其收藏在另一个单独的箱中。

然而,Rodriguez正在努力将机器人设计成更灵活、适应性更强和更智能的采集器,它将适用于零售仓库等非结构化的设置场景。在这种情况下,机械手可能会一直遇到并且必须排列数百甚至数千个混乱的新物体。

翰南机电专注于研发自动化设备,公司的主导产品有自动输送装置、全自动螺纹加工机、自动点胶机、工业机器人应用及生产线的自动化改造提升。


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