物流分拣机器人动态图片并联高速分拣机器人

据外媒Venturebeat报导，Facebook、乔治亚理工学院跟俄勒冈州破大学的研讨职员正在本周颁发的一篇预印本论文中，描写了人工智能的一项新使命——经由过程听自然语言的指令，正在3D情况中导航（例如，“奔忙下大厅，正在木桌旁左转”）。他们道，那可以为遵守自然语言指令的机器人助手奠基根底。

研讨职员的使命，被称之为正在接连情况中的视觉跟语言导航，是正在Facebook的模拟器Habitat中停止的，该模拟器可以锻炼机器人助手正在模拟真实情况的情况中操纵。直径为0.2米、1.5米下的助手被安排正在来自Matterport3D数据散的外部，该数据集是经由过程10800多个全景图跟响应的3D网格捕捉的90个情况的鸠合。

机器人助手必需正在一条门路上做四个举措（向前挪动0.25米，左转或右转15度，或停正在方针地位）中的一个，并学会制止被困正在障碍物上，好比椅子跟桌子上。

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研讨小组将这些情况提炼成4475条由4到6个节点构成的轨迹，这些轨迹对应于正在各个地位拍摄的360度全景图象，显现了导航才能。

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他们用这个锻炼两个人工智能模子：一个sequence-to-sequence模子，该模子由采用视觉窥察跟指令默示的战略构成，并利用它们猜测一个举措；另一个是两个收集穿插形式留神模子，该模子跟踪窥察成果，并依据指令跟特点做出决议计划。

研讨职员默示，正在试验中，显示最好的机器人可以遵守“向左拐，进入走廊”之类的指令，只管这些指令要求机器人正在发明视觉路标之前迁移转变未知的次数。事实上，机器人正在看不见的情况，约莫三分之一的场景中导航到方针地位，均匀采用了88次行为。

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这些机器人偶然也会失利，依据合著者的说法，这些失利平常是因为机器人正在视觉上丧失了指令中提到的工具。

“至关重要的是，VLN-CE为社区供给了一个测试平台，正在这里可以停止研讨高等跟初级节制界面的这类集成试验，”合著者写道。

Facebook投入了大批资源去办理自立机器人导航的问题。

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正在颁布了一项锻炼六足机器人走路的筹划后，Facebook初次推出了PyRobot，一种用于PyTorch机械学习框架的机器人框架。2018年，Facebook推出了开源人工智能，可以经由过程360度图象正在纽约市街道上导航。比来，Facebook的一个团队颁发了一篇论文，描写了一个经由过程寓目视频学习若何正在办公室里走动的体系。

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