Чотирнадцять рук і 800 тисяч спроб захвату
У Google навчили згорткову мережу передбачати, чи закінчиться запропонований рух захвата успіхом, на 800 тисячах спроб, зібраних за два місяці шістьма-чотирнадцятьма маніпуляторами, що працювали паралельно.
Чому це важливо
Захват перестав бути інженерною задачею і став задачею про дані: роботи самі розмічали свій досвід, пробуючи і помиляючись, а розбіжності в їхньому залізі перетворилися на джерело стійкості замість приводу для калібрування.
Сергій Левін, Петер Пастор, Алекс Крижевський і Дейдра Квіллен навчали мережу лише на монокулярних зображеннях, без калібрування камери і без знання поточного положення робота. Через це мережа мусила сама побачити просторовий зв’язок між захватом і предметами в кадрі. Навчальний матеріал — понад 800 000 спроб захвату, зібраних за два місяці; одночасно працювало від 6 до 14 маніпуляторів, які відрізнялися і розташуванням камери, і залізом. Отриману мережу використали для стеження в реальному часі, тобто робот міг виправляти захват під час руху, а не дотримуватися одного плану до кінця. На випробуванні зі 100 спроб із поверненням предметів метод дав 20% невдач проти 43% у розімкненого варіанта і 35% у варіанта, написаного вручну. Без повернення предметів за перші 30 спроб — 17,5% невдач проти 33,7% і 50,8%.