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机器人系统在对物体上的零，最相关的对象
一种新的方法可以为家庭，工作场所和仓库设置提供直观的机器人帮助者。
来源:MIT新闻 _机器人对于机器人来说，现实世界有很多值得关注的地方。让场景中的每个数据点都可以花费大量的计算工作和时间。然后使用该信息来决定如何最大程度地帮助人类，这是一次甚至是棘手的练习。
现在，麻省理工学院的机器人主义者可以减少数据噪声，以帮助机器人专注于与人类最相关的场景中的功能。
他们恰当地将其“相关性”配音的方法使机器人能够在场景中使用线索，例如音频和视觉信息，以确定人类的目标，然后迅速确定最有可能与实现该目标相关的对象。然后，机器人进行了一组操纵，以安全地向人类提供相关的对象或动作。
研究人员通过模拟自助早餐的实验证明了这种方法。他们设置了一张桌子，上面放着各种水果，饮料，小吃和餐具，以及配备了麦克风和相机的机器人手臂。采用新的相关方法，他们表明机器人能够正确地识别人的目标并在不同的情况下适当帮助他们。
在一种情况下，机器人抓住了一个人的视觉提示，可以伸手去拿一罐准备好的咖啡，并迅速将人牛奶和搅拌棒交给了人。在另一种情况下，机器人在两个人谈论咖啡的人之间进行了交谈，并为他们提供了一罐咖啡和奶精。
总体而言，机器人能够以90％的精度预测人的目标，并以96％的精度识别相关对象。该方法还提高了机器人的安全性，将碰撞数量减少了60％以上，与执行相同的任务而无需应用新方法。
YouCef-Toumi的小组正在探索与相关性编程的机器人如何帮助智能制造和仓库设置，他们设想与人一起工作并直观地协助人类的机器人。