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    日本芝浦工業(yè)大學開發(fā)出“準確率高達 98%”的機器人抓取系統(tǒng)

    2025-01-23 09:09 性質(zhì):原創(chuàng) 作者:Mulan 來源:AGV網(wǎng)
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    近日,日本芝浦工業(yè)大學(Shibaura Institute of Technology)的研究團隊開發(fā)出一種新型六自由度(6D)姿態(tài)數(shù)據(jù)集,旨在提升工業(yè)機器人抓取系統(tǒng)的準確性和適應性。該數(shù)據(jù)集結(jié)合了RGB圖像和深度...

    近日,日本芝浦工業(yè)大學(Shibaura Institute of Technology)的研究團隊開發(fā)出一種新型六自由度(6D)姿態(tài)數(shù)據(jù)集,旨在提升工業(yè)機器人抓取系統(tǒng)的準確性和適應性。該數(shù)據(jù)集結(jié)合了RGB圖像和深度圖像,在動態(tài)環(huán)境中的拾取和放置任務中展現(xiàn)出顯著的精度提升。

    在機器人領(lǐng)域,精確的物體姿態(tài)估計,即確定物體的位置和方向,對于執(zhí)行制造和物流等行業(yè)中的拾取和放置任務至關(guān)重要。隨著機器人被賦予越來越復雜的操作,其準確確定物體六自由度姿態(tài)的能力變得尤為關(guān)鍵。然而,盡管深度學習技術(shù)取得了進展,6D姿態(tài)估計算法的性能在很大程度上仍依賴于其訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

    為此,芝浦工業(yè)大學工學院副教授Phan Xuan Tan領(lǐng)導的研究團隊,包括來自越南河內(nèi)工業(yè)大學的Nguyen Van-Truong博士、Do Cong-Duy先生、Bui Thanh-Lam博士,以及來自越南河內(nèi)科技大學的Dang Thai-Viet副教授,設(shè)計了一個精心構(gòu)建的數(shù)據(jù)集,旨在提升6D姿態(tài)估計算法的性能。該數(shù)據(jù)集填補了機器人抓取和自動化研究中的一大空白,為機器人在現(xiàn)實環(huán)境中執(zhí)行任務提供了更高的精度和適應性。這項研究于2024年11月23日在線發(fā)布,并于2024年12月刊登在《工程成果》(Results in Engineering)期刊第24卷上。

    副教授Phan Xuan Tan表示:“我們的目標是創(chuàng)建一個不僅推動研究進展,而且能解決工業(yè)機器人自動化中實際挑戰(zhàn)的數(shù)據(jù)集。我們希望它能成為研究人員和工程師的寶貴資源。”

    研究團隊使用英特爾RealSense D435深度相機捕捉高質(zhì)量的RGB和深度圖像,并為每個圖像標注物體的6D姿態(tài)數(shù)據(jù),包括旋轉(zhuǎn)和位移信息。該數(shù)據(jù)集涵蓋了各種形狀和尺寸的物體,并通過數(shù)據(jù)增強技術(shù),確保其在不同環(huán)境條件下的多功能性。這種方法使得該數(shù)據(jù)集在廣泛的機器人應用中具有高度的適用性。

    副教授Phan Xuan Tan進一步指出:“我們的數(shù)據(jù)集經(jīng)過精心設(shè)計,具有工業(yè)實用性。通過包含不同形狀的物體和環(huán)境變量,它不僅為研究人員提供了寶貴的資源,也為在動態(tài)和不可預測環(huán)境中操作機器人的工程師提供了支持。”

    該研究的成果表明,利用新數(shù)據(jù)集訓練的機器人抓取系統(tǒng)在復雜環(huán)境中實現(xiàn)了98%的準確率,顯著優(yōu)于傳統(tǒng)方法。這一突破為工業(yè)自動化中的機器人操作設(shè)立了新的標準,特別是在需要高精度和適應性的任務中。

    芝浦工業(yè)大學成立于1927年,是日本著名的私立理工科大學之一。學校以工程和技術(shù)研究聞名,致力于培養(yǎng)具有國際視野的工程師和研究人員。此次研究團隊的成員還包括來自越南的合作機構(gòu),體現(xiàn)了國際科研合作在推動技術(shù)進步中的重要作用。

    英特爾公司(Intel Corporation)是一家總部位于美國的跨國科技公司,成立于1968年。作為全球最大的半導體芯片制造商之一,英特爾在計算機處理器、人工智能和自動駕駛等領(lǐng)域具有重要影響力。其RealSense系列深度相機廣泛應用于機器人、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等領(lǐng)域,為開發(fā)先進的計算機視覺系統(tǒng)提供了強大的硬件支持。

    此次研究的成功,不僅展示了高質(zhì)量數(shù)據(jù)集在提升機器人操作精度方面的關(guān)鍵作用,也為未來在復雜和動態(tài)環(huán)境中部署機器人系統(tǒng)提供了新的可能性。隨著工業(yè)自動化需求的不斷增長,這一成果有望在制造、物流等領(lǐng)域得到廣泛應用,推動機器人技術(shù)的進一步發(fā)展。

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