虽然有可能有人喜欢折叠衣服,但这可能不是一个性趣的消遣。因此,加州大学伯克利分校AUTOLAB的研究人员开发了一种新的机器人方法,以创纪录的速度折叠服装(对于机器人),称为SpeedFolding。
使用机器视觉,称为双手动操作 络(BiMaMa-Net)的神经 络和一对工业机器人手臂,SpeedFolding每小时可以折叠30-40件随机定位的衣服,通常在两分钟内完成每件衣服的折叠。
虽然与人类相比,这个速度听起来并不令人印象深刻,但根据研究人员在下周举行的IRS2022上提交的一篇论文中的说法,以前的机器人服装折叠方法仅达到“3-6 FPH”(即“每小时折叠”)。这是亚哈夫·阿维加尔,塔米姆·阿斯福尔,加州大学伯克利分校的托尔斯滕·克罗格和肯·戈德堡以及卡尔斯鲁厄理工学院的拉尔斯·贝尔沙伊德的作品。
撇开速度成就不谈,这篇论文值得一读,以了解研究人员如何用技术术语描述服装折叠问题。他们写道:“可靠有效地折叠服装是机器人操作的长期挑战,”由于“复杂的动力学”和“服装的高维配置空间”。换句话说,衣服很容易起皱,而且可以到处都是。作为回应,他们提出了一个“双手系统”(使用双手),可以平滑皱巴巴的衣服,然后沿着研究人员给出的首选折叠线折叠。
BiMaMa-Net神经 络在研究了4300个人类和机器辅助的例子后,学会了折叠衣服的能力,相关的工业机器人可以在120秒(平均)内从随机的初始位置折叠衣服,成功率为93%。此外,SpeedFolding可以推广(应用它所学到的知识)到不同于它训练的衣服的材料,形状或颜色的衣服上。
基本上,系统需要检查服装的初始状态(使用头顶摄像头),并计算用两只手臂抓住它的位置,以使服装进入折叠过程中的下一个所需步骤。
就机器人硬件本身而言,研究人员使用了一台ABB YuMi工业机器人,其夹持指尖“前由小型3D打印以改善抓握”。一个外观非常相似的机器人(YuMI IRB 14000)售价58000美元,因此在家中运行SpeedFolding的梦想目前并不在典型家庭的触手可及范围内。但这项技术最终可能会渗透到家用机器人技术。
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