LearningGripper – 通过自主学习进行抓取和定位

Festo 的 LearningGripper 在抽象形式上与人手相一致。 抓爪的四只手指由十二个带低压的气动回旋动臂进行驱动。通过 Machine-Learning 程序,抓爪能够自学复杂的操作,例如某一物体的准确定位。

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通过机械学习减少程序消耗

LearningGripper 在展会期间,展示了一个抓爪如何在一个小时内学会一种机械运动策略——从第一次尝试直到可靠地完成任务。期间抓爪仅获得需要的规划, 而不是如何完成任务的办法。 抓爪的学习规则系统自主开发出一套复杂的策略——完全无需其他编程设计。

 

第二个抓爪已经在需要的目标场景中展示了学习程序:它举起一个球并旋转,使人们能够识别出压印在表面中心的字符。

LearningGripper:自学性的抓取系统,能够定位圆形物体

LearningGripper:自学性的抓取系统,能够定位圆形物体

自学性:LearningGripper 的四个气动手指…

自学性:LearningGripper 的四个气动手指…

… 对球进行定位,直至被放置在正确一侧上

… 对球进行定位,直至被放置在正确一侧上

智能性:学习规则系统替代了复杂的编程设计…

智能性:学习规则系统替代了复杂的编程设计…

… 并使得系统能够快速启用

… 并使得系统能够快速启用