加州大學(xué)伯克利分校的研究人員最近研發(fā)了一款新的機器人，由一個高分辨率3D傳感器和兩個高度靈活的機械臂組成，在分揀物體任務(wù)中每小時平均次數(shù)達(dá)到200~300次，接近人類水平。研究者稱，這是有史以來世界上最靈巧的機器人。

這是有史以來最靈巧的機器人！

加州大學(xué)伯克利分校的研究人員最近研發(fā)了一款新的機器人：由兩個高度靈活的機械臂組成，能夠以非常快的速度、有技巧地對物體進(jìn)行分揀。

UC Berkeley教授Ken Goldberg和他的一名研究生Jeff Mahler近日在EmTech上展示了這款機器人。Ken Goldberg教授稱，機器人的靈巧性不在于它的兩個機械臂，而在于它的大腦，它能通過兩個機載神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行推理和模擬不同的結(jié)果。該團隊稱，這種技術(shù)組合使其成為世界上最靈巧的機器人。

這個雙臂機器人使用被稱為Dex-Net的軟件，該軟件先是在虛擬環(huán)境中讓虛擬機械臂分揀物品，通過反復(fù)試驗來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。即使在虛擬環(huán)境中，這也是一項十分艱巨的任務(wù)。Dex-Net的厲害之處在于，它可以將之前看到的對象推廣到新的對象，利用推理能力做出決策。如果不確定應(yīng)該如何抓取一個物體，機器臂甚至?xí)苿游矬w，以更好地觀察它。

通過Dex-Net，機器人能夠快速確定如何以最好的方式抓取物體。該機器人比以往開發(fā)的任何同類機器人都更接近人類拾取物品的熟練程度。它的靈巧性非常出色，這類工業(yè)機器人可以應(yīng)用于倉庫、工廠、醫(yī)院和家庭等場景。

平均每小時分揀300次

該系統(tǒng)在過去一年中經(jīng)歷了多次升級，最新版本由一個高分辨率3D傳感器和兩個機械臂組成，每個機械臂分別由不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。其中一只手臂配備傳統(tǒng)的機器人抓爪，另一只手臂則帶有吸氣系統(tǒng)。機器人的軟件會掃描面前的物品，輸入給兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后實時地決定采用抓爪還是吸取的方式來拾取物品。

加州大學(xué)伯克利分校的研究生Jeff Mahler參與配置Dex-Net機器人系統(tǒng)

UC Berkeley的研究人員還開發(fā)了一種更好的方式來衡量分揀機器人的性能，即“每小時平均分揀次數(shù)”（mean picks per hour）。這是將每次分揀的平均時間與一組同類物品分揀的平均成功概率相乘計算出來的。

根據(jù)Goldberg教授的說法，最新版本機器人的每小時平均分揀次數(shù)達(dá)到200次~300次。這比最近Amazon舉辦的“機器人分揀貨物挑戰(zhàn)賽”的最好成績要高得多，該比賽的最好成績介于70次和95次之間。人類的水平是平均每小時400次~600次，UC伯克利的機器人已經(jīng)接近人類水平。

在演講中，Goldberg教授補充說，它預(yù)計5年內(nèi)機器人將“達(dá)到甚至超越人類分揀物品的平均水平”。

近年來，歸功于機器學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)步，機器人抓取、分揀物品的技術(shù)發(fā)展迅速，出現(xiàn)了許多更小型、更安全的分揀機器人，新類型的抓爪等。除了Goldberg教授的實驗室以及其他幾個學(xué)術(shù)實驗室之外，DeepMind、OpenAI等的研究人員也正在探索如何用機器學(xué)習(xí)使機器人變得更加智能、更加靈活。