机器人擅长的一件事是重复一遍又一遍，面对不同形状和大小的物体并采取不同的动作，这显然属于更高水平的技术。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的科学家们开发了一种新型的多功能机器人，该机器人可以学习拾起和放下各种东西，甚至以前从未见过的东西。 “研究智能机器人中最重要的事情是仔细观察机器人不做或不能做的事情。”麻省理工学院教授拉斯·特德拉克（Russ Tedrake）在有关该项目的新论文中说。 “机器人在重复运动方面似乎非常擅长，但是如果这是他们从未见过的对象，那么实际上它不可能以任何有意义的方式来完成。”这项工作旨在构建能够精确处理各种物体的机器人，包括传统形状的软机器人夹具和更多非常规设计。这种机器人抓爪主要依靠估计物体的位置和方向，并使用基于几何的算法来抓取它们。新方法依赖于对象上的一组关键点，它将其解释为坐标。他们以杯子为例。该系统只需要掌握三个坐标，包括杯子中心的关键点，加上底部和足够的手柄即可完成工作。这种称为Keypoint Affordance Manipulation（KPAM）的智能控制软件旨在为机器人提供更大的灵活性。通过为系统提供六个关键点，科学家们已经拥有一个运行KPAM的机械臂，可以捡起20多种不同的鞋子，包括从拖鞋到靴子等的各种鞋子，即使他们在尝试捡起一双鞋子时遇到了高跟鞋虽然有些麻烦，但是向神经网络训练数据中添加几对数据会很快完成任务。 “仅知道这个对象（一些关键点的位置）就足以实现各种有用的操作任务，”特德拉克说。 “这种特殊的表达形式已与当今最先进的机器学习感知和计划算法完美集成。”该团队希望继续改进KPAM技术，使其能够执行更广泛的任务，例如卸下洗碗机或清洁厨房柜台。更重要的是，具有学习能力的机器人可以轻松地成为大规模操纵系统（例如工厂）的一部分。