拾取透明、有光澤的物體對機器人來說一直是個難題，但卡內基美隆大學（CMU）研究人員開發出一種新解決方案，成功讓機器手臂在拾取這些麻煩物體的成功率上大幅提高。
 

機器手臂非常擅長拾取物體，但是當物體具有光澤表面或透明時，事情就不是這麼一回事。
 

這項困擾來自於機器人的視覺系統，其深度攝影機（depth cameras）主要是使用外線照射物體檢測形狀，因此當擺在機器人面前的是透明或光澤物體時，紅外線會穿過物體並從表面散射光線，導致機器人無法計算出準確的形狀。
 

但 CMU 研究人員現在開發出一種解決方案，能夠讓機器手臂更好看到這些麻煩物體。這個解決方案其實非常簡單，不需要複雜的感測器、繁複的訓練或人工指導，僅僅只需要加上一台設備：常見的彩色攝影機。
 

雖然彩色攝影機無法像深度攝影機那樣以紅外線測量形狀，但可以很好的看到透明、光滑的物體，透過使用兩者對相同物體的影像訓練系統，團隊成功讓新系統能更好的抓取透明物體。
 

CMU 系統使用商用 RGB-D 攝影機，能同時顯示彩色影像（RGB）和深度影像（D），在經過訓練之後，現在即使透明、光澤及一般物品混雜在一起，機器人也可以辨別出形狀並撿起單一物體。
 

CMU 機器人學院助教 David Held 承認，CMU 系統目前還不夠完善，拾取透明物體的成功率仍不及一般物體，但成效已比深度攝影機系統成功得多。不僅如此，新系統在拾取一般物體上已證明與深度攝影機系統幾乎一樣好。
 

「確實有時候會失敗，但在多數時候，它做得很好，比過去任何用於抓取透明或反射物體的系統都要更好。」
 

研究人員將在 2020 IEEE 機器人與自動化國際會議（ICRA）上介紹這種新系統。

（首圖來源：Carnegie Mellon University YouTube 影片截圖）