申博新网址

淄博招聘网:加州大学伯克利分校研发人工智能机器人BADGR 可自行计划和穿越无障碍路径

来源:申博新网址 发布时间:2020-04-23 浏览次数:

点击

上方“IEEE电气电子工程师”即可订阅民众号。网罗全球科技前沿动态,为科研创业打开脑洞。


Image: UC Berkeley


这篇文章最初揭晓在加州大学伯克利分校的BAIR博客(https://bair.berkeley.edu/blog/)上。


看上面的图片。若是我让你给我带一条野餐毯到草地上,你能做到吗?固然了。那若是我让你带一辆装满食物的车来加入聚会,你会把车推到铺好的小路上照样推到草地上?固然是铺好的路啦。


虽然这些问题的谜底似乎显而易见,但今天的移动机器人很可能会在这些义务上失败:他们会以为高高的草地就像水泥墙,不知道平展的门路和崎岖的草地有什么区别。这是由于大多数移动机器人纯粹是从几何学的角度来思索:它们探测障碍物的位置,并围绕这些感知到的障碍物计划路径,以到达目的。这种纯粹的几何天下观不足以解决许多导航问题 -- 光是几何学是不够的。


Photo: UC Berkeley BADGR consists of a Clearpath Jackal mobile platform equipped with an NVIDIA Jetson TX2 computer, IMU, GPS, and wheel encoders. Forward-facing cameras, a 2D lidar, and a compass were added to the standard configuration.


我们能让机器人直接从图像中推理出导航信号吗?为了探索这个问题,我们开发了一种机器人,它可以通过自己在现实天下中的履历,自主地学习环境的物理属性,而无需任何模拟或人类的监视。我们称我们的机器人学习系统为BADGR:伯克利自主驾驶地面机器人(the Berkeley Autonomous Driving Ground Robot)。


BADGR通过以下方式事情:

1. 自主采集数据

2. 自动标注数据并举行自我监控

3. 基于图像的神经网络展望模子的训练

4. 行使展望模子对未来举行计划并执行将指导机器人完成所需导航义务的操作


数据网络

Image: UC Berkeley BADGR autonomously collecting data in off-road (left) and urban (right) environments.


,

sunbet

Sunbet www.ipvps.cn致力于打造申博娱乐平台,门下的申博打造拥有最让消费者更安心体验环境!Sunbet一个让您宾至如归的老牌网站!

发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片