ComputersHowto
Cercetătorii de la Massachusetts Institute of Technology (MIT) au dezvoltat un nou sistem de viziune care va ajuta roboții casnici să recunoască mai bine obiectele. În același timp, ar reduce numărul de identificări eronate. Algoritmul nou dezvoltat este precis și de 10 ori mai rapid, ceea ce îl face mult mai practic pentru implementarea în timp real cu roboți de uz casnic.
Pentru ca roboții de uz casnic să fie practici, trebuie să fie capabili să recunoască obiectele pe care ar trebui să le manipuleze.
Dar, în timp ce recunoașterea obiectelor tinde să fie unul dintre cele mai studiate subiecte în inteligența artificială, chiar și cei mai buni detectoare de obiecte nu reușesc în mare parte din timp.
Robotul Cheetah al MIT este acum liber, poate alerga și sari în tăcere
Autor principal Lawson Wong, student absolvent în inginerie electrică și informatică și autor principal la laboratorul de informatică și inteligență artificială al MIT a spus:
„Dacă tocmai ați luat rezultatul de a-l privi dintr-un punct de vedere, există o mulțime de lucruri care ar putea lipsi sau ar putea fi unghiul de iluminare sau ceva care blochează obiectul care provoacă o eroare sistematică în detector.”
Wong și echipa sa au luat în considerare scenarii în care aveau între 20 și 30 de imagini diferite cu obiecte de uz casnic grupate împreună pe o masă.
În mai multe dintre scenarii, clusterul a inclus mai multe instanțe ale aceluiași obiect strâns strâns, ceea ce îngreunează sarcina de potrivire a diferitelor perspective..
Cercetătorii au arătat că un sistem care utilizează un algoritm disponibil pentru a agrega diferite perspective poate recunoaște de patru ori mai multe obiecte decât unul care folosește o singură perspectivă.
