IT之家 7 月 13 日消息，麻省理工学院（MIT）团队提出一种基于视觉的深度学习方法，仅需单个摄像头即可让软体机器人和仿生机器人学习运动与控制。 传统工业机器人虽易于建模控制，但刚性结构难以适应狭小或不平坦地形。软体及仿生机器人虽具备环境适应优势，却通常依赖大量传感器和定制化空间模型。 现在，MIT 团队通过深度学习技术解决了这一矛盾。新系统仅需通过单个摄像头捕捉机器人运动画面，结合名为“神经雅可比场（NJF）”的技术，使机器人通过视觉反馈建立对自身形态与运动能力的认知。 研究团队对多种机器人进行了 2-3 小时多视角随机运动视频训练，成功让神经网络通过单帧图像重建机器人三维形态与运动范围。
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? 郭军乐记者 崔鹏飞 摄
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? 王连印记者 王荣军 摄
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