详细内容或原文请订阅后点击阅览
学习机器人学会对事物进行排序（+视频）
Установленный в Сомервилле, штат Массачусетс, робот проводит свое время, подбирая c кольцевого конвейера диаметром оло 10 метров в диаметре, казалось бы, случайные предметы: бутылки шампуня, лук, банки с пеной для бритья.
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）该机器人安装在马萨诸塞州萨默维尔，负责从直径约 10 米的环形传送带上拾取看似随机的物品：洗发水瓶、洋葱、剃须泡沫罐。
这个看起来奇怪的设置是一个系统的测试平台，可以接管目前在仓库和购物中心手动执行的许多平凡任务。此次展示了机器人、计算机视觉和远程控制方面的进步，以及机器通过基于云的服务学习的能力，有望在未来几年彻底改变仓库运营。
Startup RightHand Robotics 开发了一种机器人分拣平台，该平台使用混合抓取和机器学习，比当今的系统更快、更可靠。该公司于本月早些时候推出了名为 RightPick 的工业平台。它适用于制药和电子行业，用于分类食品和衣服。
除了输送系统之外，还可以根据客户的个人订单来配置发送化妆品套装的公司。该系统可以为顾客从附在圆形传送带上的多个箱子中选择商品。为了识别某个物体，学习系统会一次又一次地尝试将倾倒在那里的东西从一个篮子移到另一个篮子。
尽管看起来很简单，但从一堆不同类型的对象中进行选择对于机器人来说仍然是一个巨大的问题，特别是当它们不熟悉这些对象时。人类能够猜测部分隐藏的物体的外观和感觉，并且我们将多年抓取物体的经验应用于这项任务。
加州大学伯克利分校教授、机器人视觉、操作和学习系统专家 Ken Goldberg 表示，机器人翻找一堆不同的物体仍然非常困难。