Das Manipulieren von Objekten muss jeder lernen. Das ist möglich, weil unser Körper Muster erkennt. Jedes Kind muss zunächst verstehen, wie man eine Schublade öffnet. Anschließend werden schließlich Gemeinsamkeiten zwischen verschiedenen Situationen erkannt und das zuvor Gelernte angewendet. Maschinelles Lernen nutzt die gleiche Idee und macht die Manipulation von Objekten durch einen Roboter grundsätzlich möglich.
Wir glauben, dass es eine spannende Herausforderung sein sollte, einem Roboter das Lösen von Aufgaben und die Interaktion mit Objekten beizubringen. Das Trainieren erfolgt über eine Schnittstelle, die das auf Robotik zugeschnittene Machine Learning Agents Toolkit von Unity nutzt. Das Verständnis und die Verbesserung der verschiedenen Algorithmen, die jede Bewegungssequenz erzeugen, werden für die Entwicklung verschiedener Interaktionen von entscheidender Bedeutung sein.
ROS2 ist eine Middleware, die zum Standard in der Robotik, insbesondere für das Prototyping, geworden ist. Der Roboterarm von Ubik wird mit den notwendigen Paketen geliefert, um einen einfachen Zugriff auf alle Variablen zu ermöglichen, die während des Trainingsprozesses Ihres Roboters verwendet werden. Die Kommunikation über ROS2 bietet Ihnen außerdem die Flexibilität, beliebige Sensoren hinzuzufügen, die das Ergebnis verbessern könnten.
Computer Vision ermöglicht die 3D-Rekonstruktion und 6D-Posenschätzung von Objekten in Echtzeit. Wir bieten eine Integration dieser Modelle in die GUI über ROS2. Durch die Verbesserung dieser Modelle kann die Lücke zwischen Simulation und realer Umgebung kontinuierlich verringert werden.
Sobald der Roboter eine neue Fähigkeit beherrscht, können Sie sie der Benutzeroberfläche hinzufügen und sie mit den Objekten in Verbindung bringen, für die sie erstellt wurde. Sie können auch mit anderen zusammenarbeiten und Verbesserungen vornehmen. Auf diese Weise wird das Ziel, dass Roboter irgendwann zu alltäglichen Helfern werden, zu einer gemeinsamen Anstrengung und einer spannenden Herausforderung.
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