2020年8月11日 机器视觉与计算机视觉技术

麻省理工学院开发了一种更好的机器人预测人类运动的新方法

人类和机器人一起工作对工厂和建筑工地等环境有着巨大的潜力,但机器人对人也有着高度的潜在危险,尤其是当机器人体积巨大而功能又很强大的时候,这就是工业机器人的典型情况。

为了使“日冕机器人”成为现实,人们做出了大量的努力,包括德国机器人巨头生产的YuMi这样的生产机器。但麻省理工学院研究人员提出的一种新算法可以帮助人类和机器人在一起工作更加安全。

研究人员与宝马汽车公司合作,观察他们目前的产品流程,在这个过程中他们注意到,机器人在关注工厂中的人类的安全问题时过于谨慎——在人们走到固定地点之前他们会始终保持等待的状态,等待人们跨越他们面前的道路,而这一点会使他们损失大量潜在的生产时间。

针对这种情况,他们现在已经开发出一种新的解决方案,这种机器人在面对任何事物时都会放慢其运作速度,甚至有点像一个人在自己的道路上行走,它们可以继续操作,并在人们落脚点的交通流中移动。这种方式通过提高了机器人在移动时预测人类轨迹的能力,从而大大地节省了他们对不必要的时间的消耗。

研究人员避免了通常的从音乐和语音处理中借来进行算法预测的做法,相反,他们提出了一种“部分轨道”方法,这种方法在预测可预测的旅行路径时效果更好,该方法将实时轨道数据与一个大型的参考文献库相结合。

这是一种更好的预测人类活动轨迹的方法,其中的动作很少有重复的,而且涉及很多停止和启动的操作,即使是在工厂工人重复执行相同的操作上千次也不会有什么疏漏。

研究人员指出,即使是在家里,使用这种方法也能更好地预测人类的运动,例如,在老年人的家庭护理中,使用机器人可能会有好处。这也为该种机器人提供了潜在的消费用户群体。

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