卡耐基梅隆大学(CMU)机器人研究所的研究人员称，沐鸣测速这是第一次大规模研究声音和机器人动作之间的相互作用。他们发现，声音可以帮助机器人区分物体，比如金属螺丝刀和金属扳手。

 

据研究人员称，听觉还可以帮助机器人确定是什么类型的动作引起了声音，并帮助它们利用声音预测新物体的物理属性。“其他领域的大量初步工作表明，声音可能是有用的，但它在机器人技术上有多大用处尚不清楚，”参与这项研究的Lerrel Pinto说。

 

平托和他的同事们发现，机器人的表现率很高，利用声音对物体进行分类的成功率为76%。他补充说，研究结果令人鼓舞，这可能会为未来的机器人装备装备有工具的手杖，使它们能够敲击它们想要识别的物体。

 

作为研究的一部分，研究人员创建了一个大型数据集，同时记录60个常见物品的视频和音频，比如玩具块、手工工具、鞋子、苹果和网球，当它们在托盘上滑动或滚动并撞到托盘侧面时。从那以后，他们发布了这个数据集，对15000个交互进行了分类，供其他研究人员使用。

 

研究小组使用一种被他们称为倾斜机器人的实验设备来捕捉这些互动。倾斜机器人是一个附着在Sawyer机器人手臂上的方形托盘。他们可以在托盘中放置一个物体，让Sawyer花上几个小时在不同倾斜程度的随机方向移动托盘，同时摄像头和麦克风记录下每个动作。

 

根据研究人员的说法，这个过程是建立大型数据集的一种有效方法。他们还收集了托盘之外的一些数据，使用Sawyer推动表面上的物体。

 

尽管这个数据集的规模是前所未有的，沐鸣测速地址其他研究人员也研究了智能代理如何从声音中收集信息。例如，机器人学助理教授奥利弗•克罗默(Oliver Kroemer)领导了一项研究，利用声音来估计大米或意大利面等粒状物质的数量，方法是摇晃一个容器或估计这些物质从勺子中流出的量。

 

研究人员设计了一种名为“倾斜机器人”(Tilt-Bot)的设备，用来建立动作、视频和声音的集合，以提高机器人的感知能力。研究人员将物体放在一个连接着机械手臂的托盘中，然后机械手臂会随机移动托盘，同时记录视频和音频。

 

在这项研究中，研究对象被放置在一个连接着机器手臂的托盘中，然后机器手臂在随机移动托盘的同时录制视频和音频。

 

平托说，声音对机器人的有用性并不令人惊讶，尽管他和其他人对声音被证明如此有用感到惊讶。例如，他们发现，机器人可以利用它所学到的一组物体的声音来预测之前未见过的物体的物理特性。

 

他说:“我认为真正令人兴奋的是，当它失败的时候，它会在你预期会失败的事情上失败。”例如，机器人不能用声音分辨红块和绿块。“但如果是不同的物体，沐鸣测速比如一块积木和一个杯子，它就能搞清楚。”