加州大学伯克利分校【平稳抓取并移动】
客户名称:加州大学伯克利分校
应用类型:机器人控制和分析
项目时间:2020年05月
应用产品:青龙2号
应用类型:深度学习,神经网络
项目概述:加州大学伯克利分校的研究人员已经开发出了新的人工智能软件,该软件使机器人能够快速,熟练地抓住并平稳地移动物体,从而使它们能够在不久的将来帮助仓库环境中的人员。通过集成深度学习神经网络大大缩短了运动计划器的计算时间。神经网络使机器人可以从示例中学习。后来,机器人通常可以推广到相似的对象和运动。
项目成果: 成果发表在《科学机器人》杂志上。通过将神经网络与运动计划器结合使用,团队将平均计算时间从29秒减少到80毫秒,即不到十分之一秒。

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