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亚马逊开发独特学习模型 让机器手臂有更高自主学习力

亚马逊开发独特学习模型 让机器手臂有更高自主学习力

亚马逊(Amazon)物流中心使用少量机器手臂Robin处理捡货、扫描、理货作业,每隔几天用新的衡量标准重新训练Robin、计划每周推出数次软件更新,以因应变动快速的作业环境与未来规模化部署。

根据The Robot Report报导,Robin运用吸盘夹爪从输送带捡取包裹,扫描后置于理货机器人上,再运送到正确装运平台,Robin能识别不同尺寸的箱子、软性包裹、叠放的信封袋等物体,完全无需人类编排动作就能自主抓取目标物体,不仅能执行一系列预先设定好的动作,还能实时因应环境变化。

亚马逊的机器人与人工智能(Robotics and AI)团队让机器学习模型自行尝试从影像中找出输送带上的各种包裹,团队依识别正确性提供回馈,持续优化模型以达到最高正确率。Robin也能对识别结果提供信心度回馈,信心度分数低的影像会回传给团队进行注解,然后再重新用于训练Robin。作业时Robin也能自觉犯错并试图修正,无法解决就召唤人类介入。

从预先训练好能识别边缘与平面等简单物体元素的模型开始,Robin逐步学习识别各种需要处理的包裹,由于输送带上的包裹有各种尺寸与形状,放置方式可能互相堆叠、位在阴影中,包装的颜色、图案、照片各异,捆紮的方式多元,这些差异有时连人类都难以区分,因此团队也收集大量影像在当中的各种物体周围画线,让Robin持续强化识别能力。

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