来源： 时间：2022-10-18 10:35:00
麻省理工学院的科学家开发了一种新颖的机器人，可以玩Jenga游戏，将视觉和触觉相结合，可以在不推倒塔的情况下小心地提取块。
在Jenga游戏中，将54个矩形块堆叠在18层中，每层三块，每层中的块垂直于下面的块。
<iframe src = "https://www.dailymotion.com/embed/video/ k1is3JB9YotvDIufF8Z" width = "100%" height = "363"></iframe>游戏的目的是仔细提取一个块并将其放置在塔的顶部，从而建立一个新的水平，而不会推翻整个结构。
该机器人在《科学机器人》杂志上进行了描述，配备了软叉的抓手，力感应腕带和外部摄像头，所有这些都用于查看和感觉塔及其内部块。
当机器人小心地推向一个块时，计算机会从其相机和袖带中获取视觉和触觉反馈，并将这些测量结果与机器人先前进行的移动进行比较。
它还考虑了这些动作的结果-特别是，是否成功地提取了以某种配置并以一定量的力推动的块。
然后，机器人实时 “学习” 是继续推动还是移动到新的街区，以防止塔掉落。
美国麻省理工学院 (MIT) 助理教授阿尔贝托·罗德里格斯 (Alberto Rodriguez) 表示: “与更纯粹的认知任务或象棋或围棋等游戏不同，玩Jenga游戏还需要掌握物理技能，如探测、推动、拉动、放置和对齐棋子。”
罗德里格斯说: “这需要互动的感知和操纵，你必须去那里触摸塔，以学习如何以及何时移动街区。”
“这很难模拟，所以机器人必须在现实世界中学习，通过与真正的Jenga塔互动。关键的挑战是通过利用关于物体和物理的常识，从相对较少的实验中学习，”他说。
研究人员开发的触觉学习系统可用于Jenga以外的应用程序，尤其是在需要仔细物理交互的任务中，包括将可回收物体与垃圾填埋场分开以及组装消费品。
罗德里格斯说: “在手机装配线中，几乎每一步，搭扣或螺纹螺钉的感觉都来自力和触觉，而不是视觉。”
“这些行动的学习模式是这种技术的主要房地产，” 他说。对于他们的机器学习方法如何与实际的人类玩家相提并论感到好奇，该团队与几名志愿者进行了一些非正式的试验。
研究小组成员Miquel Oller说: “我们看到了在塔楼倒塌之前，人类能够提取多少块，但差异并不大。”
然而，如果研究人员想让他们的机器人与人类玩家竞争，还有一段路要走。除了进行物理交互外，Jenga还需要策略，例如仅提取正确的块，这将使对手很难在不推倒塔的情况下拉出下一个块。
目前，该团队对开发机器人Jenga冠军的兴趣较小，而更专注于将机器人的新技能应用于其他应用领域。
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