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  IT之家 7 月 13 日音讯，麻省理工学院（MIT）团队提出一种根据视觉的深度学习办法，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操控。

  该技能打破有望大幅度下降机器人开发本钱，相关效果已于 6 月 25 日发表于《天然》主刊（IT之家附 DOI: 10.1038/s40-0）。

  传统工业机器人虽易于建模操控，但刚性结构难以习惯狭小或不平坦地势。软体及仿生机器人虽具有环境习惯优势，却一般依靠很多传感器和定制化空间模型。

  现在，MIT 团队经过深度学习技能处理了这一对立。新体系仅需经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）”的技能，使机器人经过视觉反应树立对本身形状与运动才能的认知。

  研讨团队对多种机器人进行了 2-3 小时多视角随机运动视频练习，成功让神经网络经过单帧图画重建机器人三维形状与运动规模。

  在气动软体机械手、奥利格罗机械手（16 自由度）、3D 打印机械臂及低本钱 Poppy 机械臂等测验中，体系完成：

  MIT 助理教授文森特・西茨曼（Vincent Sitzmann）表明：“视觉作为弹性传感器，为农场、工地等非结构化环境中的机器人使用敞开新或许。”

  CSAIL 主任丹妮拉・罗斯（Daniela Rus）弥补道：“视觉反应使体系树立本身运动动力学内部模型，在传统定位办法失效处完成自监督操作。”