近年來,電子商務的發展推動了物流產業項目的繁榮,全球物流市場收入預計在2021年達到224億美元。人力成本的快速上漲,使智能化的物流裝備在提高物流效率等方麵的優勢日漸突出。我國物流行業正在從勞動密集型轉向技術密集型,機器人代替人工是未來的趨勢。
目前,物流自動化的難點在於倉儲物流,80%的物流倉庫仍然依賴於人力。物流抓取通常是重複枯燥的,有時具有危險性,我們希望讓機器人來完成這樣的工作,讓人類勞動者投入到更有創造性的工作中。
學術界和工業界都在尋求解決方案,許多研究人員針對這一課題開展了工作。Andy Zeng 等人通過對整個場景的分析,提出了利用Affordance Map(一個包含每個抓取點的置信度的圖)來獲取抓取區域的方法,大大提高了抓取的效率。然而,由於環境通常是複雜和無結構化的(例如混亂的場景),有時機器人很難找到合適的位置來抓住物體。
因此,我們研發了一種新型智能抓取機器人,結合深度強化學習方法,賦予機器人主動探索感知的能力,解決了Affordance Map方法的缺陷,使得機器人能夠改善抓取環境,提高了機器人在複雜環境下的抓取成功率。
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