新动向：机械手开始观察和学习模仿

工业上使用的机械手一般都是重复执行某些明确界定好了的任务，而且为了安全起见，它们做工时一般是旁边无人的。然而现在，研究人员越来越多地想要让机械手在工人附近做工，甚至向人学习做工。这是Nvidia公司在西雅图的的新机器人实验室研究人员的最近尝试。

在澳大利亚举行的机械手自动化的国际年会(ICRA)上，Nvidia的机械手研究高级总监Dieter Fox（也是华盛顿大学的教授）介绍了他们团队的工作。他们试图让机械手借着观察工人来学习执行新任务。

为此，机械手需要能够检测到人，追踪他们的活动，学习他们如何帮助人--这样的工作环境一般是小规模的职场，或是在家里。

训练一个算法去成功地玩电子游戏比较容易，训练机械手就复杂多了。Nvidia的研究团队在Stan Birchfield和Jonathan Tremblay带领下，研发了一个系统，允许人来教导示范机械手，用简单观察的办法来学会执行新任务。

他们先训练一系列的神经网络来检测物体，推断从物体之间的关系，然后生成一个程序，来重复所“看见”的人类活动步骤。比如视频中所演示的，堆放几块不同颜色的积木。



还好，这个系统会生成一个人类可以读懂的步骤描述。这样，在出现问题时，研究人员知道是哪里出了错。

Stan Birchfield说，他们团队的目标是让任何人都能够训练机械手。堆放积木是再简单不过的基本任务，在大会的展示场，一个摄像头观看，随便人上来，拿起积木就开始堆放，然后让机械手来重复。听来简单，但是对机械手来说相当困难。

Nvidia的研究团队使用模拟环境里的综合数据来培训核心系统。Birchfield和Fox都强调，这样来训练机械手会快很多，用真人来做要花很多功夫，而且有不少危险。

Birchfield说， “我们认为以后训练机械手都用模拟，很有效的工作模式，能做以前做不到的事。 “ Fox也说，用Nvidia的硬件和软件来进行这种研究最理想不过。在训练过程中有很强的视觉要求，而Nvidia有很棒的图像处理硬件背景，很有利。

Fox承认在这方面还有大量的研究工作需要做，因为大量模拟图像的真实感还不够，但这方法的核心基础已经奠定了。下一步，Nvidia团队计划扩大机械手能够学习的任务范围，并且有必要的语言来描述那些任务。

本文内容译自TechCrunch新闻网昨天的报道：Nvidia's Researcher Teach a Robot to Learn。