加州伯克利研发最灵活机械手

据DeepTech称，最近，加州大学伯克利分校开发了一种高度灵活的工业机器人，可以在仓库、工厂、医院和家庭环境中使用。

该机器人是由该校教授肯·戈德伯格和他的一名研究生开发的。它有很多技巧，比如以惊人的速度和技巧整理你的抽屉。它基于Dex-Net软件拾取对象，能够在虚拟环境中拾取对象，并通过反复试错训练深层神经网络。

该系统的最新版本包括一个高分辨率三维传感器和两个机械臂，每个机械臂由不同的神经网络控制。一只手臂装有传统的机器人爪子，另一只手臂装有抽吸系统。机器人通过软件扫描一个物体，然后观察两个神经网络来实时确定一个特定的物体应该被抓住还是被吸走。如果你不确定如何抓住一个物体，机器人会推动这个物体来更好地观察它。

该项目的研究人员还开发了一种测量机器人抓取性能的方法:一种称为“每小时平均抓取次数”的测量方法。该指标将帮助实验室更好地分享他们的结果。

戈德伯格说，他预计机器人的每小时效率将在五年内“达到甚至超过人类的平均水平”。