看一看--剑桥大学开发新型自主式生菜采摘机器人
剑桥大学的工程师们,刚刚开发出了一款新型蔬菜采摘机器人,其特点是经过了机器学习的算法训练,能够自主识别和收获卷心菜、莴苣等农作物。研究人员表示,这款机器人名叫Vegabot。算法训练的目的,旨在帮助它在不同的天气条件下,正确辨别准备收获的健康生菜。
实际上,近年来,工程师们已经在农业收获技术上取得了显著的工业突破。问题在于,小麦和马铃薯等常见作物,属于相对容易被大型机械所收割的。而另一些作物,仍需借助人工来辛苦采集。
有鉴于此,剑桥大学的工程师们,想到了借助机器学习训练,让机器人挑战高难度的农作物采摘工作,比如本次研究所选择的生菜农场。
在人类眼中,生菜地是可以做到相对整齐划一的。但是对于人工智能算法开发者来说,如何辨别生菜的健康度、以及选择采摘的发力处,仍然是一个艰巨的挑战。
在谈到自主式蔬菜采摘系统的挑战时,研究合著者SimonBirrell表示——每一块菜地的状况都不尽相同,且世界上没有长得一模一样的两株生菜。
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工程师表示,他们要解决的第一个复杂问题,就是教导视觉识别系统在拥挤的绿色田野中,识别出一株健康的生菜头。
为此,他们开发的专属的机器学习算法,然后通过图库中的照片对机器人系统展开训练露台封阳光房会强拆吗。在取得一定成效后,再转而在实验室条件下,对真实的生菜展开收割。
接着他们在现实农田里展开测试,让机器人收割系统了解莴苣等蔬菜顶部的外观,以便在各种不同的天气状况下实施采摘。
第二项挑战是打造一套方法,确保机器人能够遵循商业标准,对每株莴苣等蔬菜展开挑选和切割,精度要达到维持其茎秆长度所需的地步。
具体说来是,这需要为机器人设计一款弹性握持机械臂,在切割刀片附近配备第二颗摄像头,以确保刀片顺利划拉到正确的位置。
最终剑桥工程师们打造出了一款名叫Vet的自主式蔬菜采摘机器人,其成功率达到了令人惊讶的91%。
当然,在正式商用前,研究团队仍需完成许多必要的工作,因为目前的损耗率还有些偏高(达到了38%。好消息是,尽管不符合超市上架的标准,但这并不影响蔬菜的食用。
另外一个需要克服的问题,就是机器人系统的采摘速度,目前Vegabot平均每32秒可完成一个生菜的采摘,这笔人类要慢得多。
不过随着技术的进一步发展,这些方面都可以得到有效的改观栅栏属于违章建筑吗。有关这项研究的详情,已经发表在近日出版的《JournalofFieldRobotics》期刊上。
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