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Facebook提出使用3D导航任务来训练自主机器人
发布时间:2021-06-05 01:04
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本文摘要:信息,据外国媒体Venturebeat报导,Facebook、乔治亚理工学校和俄勒冈莱斯大学的研究工作人员在这周发布的一篇预印本毕业论文中,叙述了人工智能技术的一项新每日任务——根据听自然语言理解的指令,在三维环境中导航(比如,“走下服务厅,在木桌旁左拐”)。有人说,这能够为遵照自然语言理解指令的机器人小助手打下基础。

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信息,据外国媒体Venturebeat报导,Facebook、乔治亚理工学校和俄勒冈莱斯大学的研究工作人员在这周发布的一篇预印本毕业论文中,叙述了人工智能技术的一项新每日任务——根据听自然语言理解的指令,在三维环境中导航(比如,“走下服务厅,在木桌旁左拐”)。有人说,这能够为遵照自然语言理解指令的机器人小助手打下基础。

研究工作人员的每日任务,被称作在持续环境中的视觉和語言导航,是在Facebook的手机模拟器Habitat中开展的,该手机模拟器能够训炼机器人小助手在仿真模拟真正环境的环境中实际操作。直徑为0.两米、1.5米多的小助手被置放在来源于Matterport三维数据的內部,该数据是根据10800好几个全景图片和相对的三维网格图捕捉的90个环境的结合。

机器人小助手务必在一条途径上做四个姿势(往前挪动0.25米,左拐或右拐15度,或停在总体目标部位)中的一个,并学好防止受困在阻碍物上,例如桌椅和桌子上。研究工作组将这种环境提炼出成4475条由4到6个连接点构成的运动轨迹,这种运动轨迹相匹配于在每个部位拍攝的360度全景图图象,显示信息了导航工作能力。她们用这一训炼2个人工智能技术实体模型:一个sequence-to-sequence实体模型,该实体模型由采用视觉观查和指令表明的对策构成,并应用他们预测分析一个姿势;另一个是2个互联网交叉式方式留意实体模型,该实体模型追踪观查結果,并依据指令和特点作出管理决策。研究工作人员表明,在试验中,主要表现最好是的机器人能够遵照“往左边拐,进到过道”这类的指令,虽然这种指令规定机器人在发觉视觉路牌以前旋转不明的频次。

实际上,机器人在看不到的环境,大概三分之一的情景中导航到总体目标部位,均值采用了88次行動。这种机器人有时候也会不成功,依据共同编撰的者的叫法,这种不成功一般是因为机器人在视觉上遗失了指令中提及的目标。

“尤为重要的是,VLN-CE为(研究)小区出示了一个测试平台,在这儿能够开展研究高級和低等操纵页面的这种集成化试验,”共同编撰的者写到。Facebook资金投入了很多資源来处理独立机器人导航的难题。掌握到,2020年6月,在发布了一项训炼六足机器人行走的方案后,Facebook初次发布了PyRobot,一种用以PyTorch深度学习架构的机器人架构。

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2018年,Facebook发布了开源系统人工智能技术,能够根据360度图象在纽约街道社区上导航。近期,Facebook的一个精英团队发布了一篇毕业论文,叙述了一个根据视频观看学习培训怎样在办公室里行走的系统软件。原创文章内容,没经受权严禁转截。

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