罗格斯大学的计算机科学家利用人工智能来控制机器人手臂，提供了一种更有效的装箱方式，为企业节省了时间和金钱。
“我们可以实现易于部署的低成本自动化解决方案。关键是选择最小和最有效的硬件，并专注于强大的算法和软件，”该研究的高级作者costas Bekris说，他是Rutgers大学计算机科学系艺术与科学学院的副教授。
一个自动化的工作区，配有Kuka机械臂和一个箱子，箱子里装着一堆物品，需要紧紧地装在装运箱里。罗格斯机器人包装系统旨在克服包装过程中的错误。
贝克里斯、阿布德斯拉姆布拉利亚斯和金靖于都是计算机科学的助理教授。他们组建了一个团队，通过硬件、3D感知和鲁棒运动，以集成的方式处理机器人包装问题的许多方面。
科学家的同行评议研究最近发表在IEEE机器人与自动化国际会议上，入围自动化最佳论文奖。这项研究符合部署机器人执行物流、零售和仓库任务的日益增长的趋势。因为机器学习算法允许连续实验，机器人技术的进步正以前所未有的速度加速。
即使对于仓库的效率至关重要，从杂乱的堆中拣选产品在很大程度上仍然是一项人工任务。罗格斯大学的科学团队表示，自动执行这些任务对于公司的竞争力非常重要，可以让人们专注于减少琐碎的工作和体力劳动。
罗格斯大学的研究侧重于将垃圾箱中的物品放入一个小运输箱中，并紧密排列。相比于只是拿起物体放入盒子，这对于机器人来说是一项更艰巨的任务。
研究人员已经为他们的机器人手臂开发了软件和算法。他们使用视觉数据和一个简单的吸盘，可以用作手指来推动物体。由此产生的系统可以翻转物体，以获得一个理想的表面来抓取它们。此外，它还利用传感器数据将物体拉向目标区域，并将它们推在一起。在这些操作过程中，它使用实时监控来检测和避免潜在的故障。
由于这项研究的重点是包装立方体形状的物体，下一步将探索不同形状和大小的包装物体。另一步是探索在给定特定任务后通过机器人系统的自动学习。
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