想象一下，让机器人在你工作时清理你的房子，或清理你的桌子。这正是麻省理工学院研究人员开发的小型机器人所能做到的。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的团队开发了一种新颖的系统，可以让机器人检查随机物体，并在视觉上理解它们，以完成特定任务，而无需事先看过它们。

该系统被称为“密集对象网”（DON），它将对象视为点的集合，作为各种“视觉路线图”。

研究人员表示，这种方法可以让机器人更好地理解和操纵物品，甚至可以让他们甚至在类似物体的混乱中拾取特定的物体-这对于像亚马逊和沃尔玛这样的公司在他们的仓库中使用的机器来说是一种宝贵的技能。

“操纵的许多方法无法在物体可能遇到的多个方向上识别物体的特定部分，”CSAIL的博士生LucasManuelli说。

“例如，现有的算法将无法通过其手柄抓住一个杯子，特别是如果杯子可以是多个方向，如直立或侧面，”Manuelli补充说。

DON系统基本上在给定物体上创建一系列坐标，作为物体的一种“视觉路线图”，使机器人更好地理解它需要掌握的内容，以及在哪里。

它是“自我监督的”，不需要任何人类注释。

在这项研究中，对一台柔软的毛毛虫玩具进行了一系列测试，这是一种由DON驱动的Kuka机器人手臂，可以从一系列不同的配置中抓住玩具的右耳。

这表明，除其他外，系统具有在对称物体上区分左右的能力。

“在工厂中，机器人通常需要复杂的零件供料器才能可靠地工作，”Manuelli说。

“但是像这样能够理解物体方向的系统可以拍摄照片，并能够相应地掌握和调整物体。”

该团队将在即将召开的瑞士苏黎世机器人学习会议上发表论文。

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