受益于高质量演示数据集的扩展,以及对Figure自研的Helix神经网络的视觉电机策略(visuo-motor policy)进行架构改进,机器人在高速工作负载下的稳定性得以长足发展。 将前后两次视频对比,物流任务明显扩展至更多形态的包裹,除了标准的硬纸盒,现在还可以处理聚乙烯袋、信封和其它可折叠、皱缩或弯曲的物品。 针对不同形态包裹,Helix采取即时调整抓取策略解决,例如碰到纸盒就双手上下一翻,碰到信封则一只手扶住,另一只手轻轻捏住边缘翻转。 值得注意的是,机器人还会轻轻拍打塑料包装以抚平起皱的货物条形码,这是机器人自己从演示中学习到的自适应行为,侧面凸显出端到端学习的优势。 实验表明,增加训练数据可以显著提高吞吐量和准确性,在10到60小时中,包裹的平均处理速度约为4.05s,吞吐量提高了58%,条形码成功率也从88.2%升至94.4%。 研究团队对Helix的视觉电机策略的架构进行了针对性改进,引入了新的内存和传感模块,能更好地帮助机器人感知环境变化。 例如,在初始摄像机图像中没有完全显示标签,Helix就可以调用前一时刻的图像帧,并控制手部将包裹旋转至标签可见的记忆角度。 首先会观察当前状态(手、躯干和头部)并输出一小段运动轨迹,反复重新观察多次后,再将全部状态合并输入,以确保模块间的连续性。 由于状态历史记录保留了上下文,即使重新规划或面对干扰,机器人仍能保持稳健,例如当包裹抓取失败时,Helix会以最小的延迟迅速纠正运动,显著缩短了处理时间。 为了赋予Helix触感,机器人施加在环境和目标上的力,被反馈送至神经网络状态输入中,以帮助机器人动态调整运动过程,例如当它检测到与传送带接触时,会暂停向下继续运动。 无需单独的程序或模式开关,仅通过神经网络的视觉调节,当站在一旁的人类伸出手,机器人就会自动认定这是交出物品的提示,并将包裹递交给人类而不是传送带。
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📸 周玮宁记者 谢栋良 摄
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📸 乔爱敏记者 黄亚楠 摄
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