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【机器人展2015】发那科与PFN演示基于强化学习、无需示教的工件分拣

2015-12-04 11:06
科技眼
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  发那科于2015年9月向人工智能风险企业Preferred Networks(PFN)注资9亿日元,没过多久就发布了与PFN合作研发的深度学习相关成果。

  在12月2日开幕的“2015国际机器人展”上,发那科在其展位上演示了散件分拣。演示中,机器人利用发那科的3D摄像头“3DA/400”识别出圆柱形金属工件并进行分拣。

  发那科以前就在自行开发工件识别技术,在与PFN的合作研究中,实现了定量推测分拣成功率,也就是能分辨出抓取圆柱的难易度。通过按照从易到难的顺序进行抓取,使精度从过去的80%提高到了90%。

  除了上述演示外,通过强化学习实现的免示教散件分拣的成果也令人惊叹。

  事先不用向系统输入工件易吸附部位的信息,只依靠由强化学习掌握的与环境的相互作用(试错法),就使散件分拣的成功率达到了9成。PFN介绍称,这一成功率与熟练工人调试后的成功率相当。

  基于强化学习的试错持续8个小时。在完成1000份数据的学习后,机械臂有时还会试图吸附工件的侧面等部位,但成功率仅为60%,而完成5000份数据的学习后,成功率则提高到了90%。基于深度学习的强化学习功能,使用了PFN的深度学习框架“Chainer”。

声明: 本文由入驻维科号的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

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