近年來,電子商務(wù)的發(fā)展推動了物流產(chǎn)業(yè)項目的繁榮,物流市場收入預(yù)計在2021年達(dá)到224億美元。人力成本的快速上漲,使智能化的物流裝備在提高物流效率等方面的優(yōu)勢日漸突出。我國物流行業(yè)正在從勞動密集型轉(zhuǎn)向技術(shù)密集型,機(jī)器人代替人工是未來的趨勢。
目前,物流自動化的難點在于倉儲物流,80%的物流倉庫仍然依賴于人力。物流抓取通常是重復(fù)枯燥的,有時具有危險性,我們希望讓機(jī)器人來完成這樣的工作,讓人類勞動者投入到更有創(chuàng)造性的工作中。
學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都在尋求解決方案,許多研究人員針對這一課題開展了工作。Andy Zeng 等人通過對整個場景的分析,提出了利用Affordance Map(一個包含每個抓取點的置信度的圖)來獲取抓取區(qū)域的方法,大大提高了抓取的效率。然而,由于環(huán)境通常是復(fù)雜和無結(jié)構(gòu)化的(例如混亂的場景),有時機(jī)器人很難找到合適的位置來抓住物體。
因此,我們研發(fā)了一種新型智能抓取機(jī)器人,結(jié)合深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,賦予機(jī)器人主動探索感知的能力,解決了Affordance Map方法的缺陷,使得機(jī)器人能夠改善抓取環(huán)境,提高了機(jī)器人在復(fù)雜環(huán)境下的抓取成功率。
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