科技日报北京9月5日电 （记者张佳欣）为了协助人类举行一样平常勾当并乐成完立室务，呆板人应能有用把持人们天天利用的物品。然而，一些物体因为其外形、矫捷性或者其他特征，很难被机械手抓取及处置惩罚，例若有褶皱的衣服。瑞士苏黎世联邦理工学院的研究职员近来引入了一种新的计较技能，可以将皱巴巴的布料可视化，帮忙呆板人计划有用计谋，以便于做家务时捉住布料并举行一系列操作。相干论文最新发表于预印本网站arXiv上。 为了于单视角网格上重修皱巴巴的布料，研究职员利用了一个基在图形神经收集的模子。该算法旨于处置惩罚可以用图形暗示的数据。 研究职员汇编了一个数据集练习其模子，此中包罗跨越12万张合成图象，这些图象来自布料网格的模仿、衬着的顶级视频RGBD布料图象，以和于实际世界中捕捉的3000多张带标签的布料图象。于对于这两个数据集举行年夜量练习后，研究职员发明，模子只需从上方查看布料就可有用地猜测整个布料极点的位置。 为了评估模子的机能，研究职员举行了一系列测试。他们将模子运用到ABB YuMi呆板人上，这是一个有两只胳膊及两只手的人形半身呆板人。 于模仿及试验中，他们的模子都可以或许天生布料的网格，从而有用引导ABB YuMi呆板人的运动，使它不管是用单手还有是同时利用双手，都可以或许更好地握住及把持各类布料。 研究职员汇编的数据集及模子的代码是开源的，可以于GitHub上拜候。将来这项研究可能会为呆板人范畴的进一步成长摊平门路，有助在让挪动呆板人更好地帮忙人类做家务，特别是提高它们处置惩罚桌布及其他各类经常使用布料的能力。
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