最近，德州大学达拉斯分校的研究团队开发出一套机器人系统，使用AI技术帮助机器人更准确识别和记忆物品，在提升机器人识别能力方面取得重大进展。目前，机器人要能准确识别家中不同大小、形状和品牌的物品还任重道远，这对机器人完成烹饪、清理餐桌等家务工作至关重要。现有家用机器人很难准确识别各种缺乏统一标准的日用品。
研究团队的技术旨在帮助机器人检测各种家用环境中的物品，并能识别常见物品的不同版本，如大小和品牌不同的水瓶等。
埃里克·琼森工程与计算机科学学院计算机科学助理教授向说:“如果你要求机器人拿起杯子或给你拿一瓶水，机器人需要识别这些物体。”
研究团队实验室里有一个储物箱，里面装满了常见食物的玩具包，比如意大利面、番茄酱和胡萝卜，这些玩具包用来训练名为“Ramp”的实验室机器人。Ramp是FetchRobotics的一款移动机械手机器人，高约4英尺，位于圆形移动平台上。坡道有一个带有七个关节的长机械臂。末端是一个方形的“手”，有两个手指来抓握物体。据称，机器人学习识别物品的方式与儿童学习与玩具互动的方式类似。
他们的机器人通过大力推动每个物品15-20次，使用RGB-D相机拍摄更多图片，以获取每个物品更丰富的视觉细节，从而减少误识的可能性。多次推动可获得更完整的图像序列，使机器人逐步识别出物品。这比仅依靠单次推动来“学习”物体的传统方法更具优势。
研究人员表示，这种长时间机器人交互进行物体识别的系统，可以显著提高机器人识别日常生活中各类物品的能力。这对机器人完成家务等复杂任务，提升其视觉和认知能力大有裨益。
后续研究将继续提升机器人的其他功能，如运动规划和控制，以实现更复杂的任务，例如分类回收物品等。这项技术进步有望加速机器人进入日常生活，服务人类需求。
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