罗格斯大学的计算机科学家使用人工智能来控制机械臂，该机械臂提供了一种更有效的包装盒子的方式，从而节省了企业的时间和金钱。
该研究的资深作者，计算机系副教授KostasBekris说：“我们可以实现易于部署的低成本，自动化解决方案。关键是做出最少而有效的硬件选择，并专注于强大的算法和软件。”罗格斯大学-新不伦瑞克艺术与科学学院的科学专业。
都是计算机科学助理教授的Bekris，AbdeslamBoularias和Yujingjin组成了一个团队，通过硬件，3-D感知和强大的运动，以集成的方式处理机器人包装问题的多个方面。
该科学家的同行评审研究最近在IEEE国际机器人与自动化会议上发表，该研究入围了自动化最佳论文奖。该研究与部署机器人执行物流，零售和仓库任务的增长趋势相吻合。由于机器学习算法可以进行连续实验，因此机器人技术的发展正以前所未有的速度加速。
该视频显示了库卡(Kuka)的机械臂将物品从垃圾箱紧紧地包装到运输订单箱中(实际速度的五倍)：
从杂乱无章的堆中拣选的产品必须紧密包装，尽管这对提高仓库效率至关重要，但这仍然是一项手动任务。罗格斯(Rutgers)科学团队表示，使这些任务自动化对公司的竞争力很重要，并使人们可以将精力集中在减少繁琐的工作和实际负担上。
罗格斯大学(Rutgers)的研究重点是将物品从垃圾箱放到一个小的装运箱中，然后将其紧密排列。与仅拾取一个物体并将其放入盒子相比，这对于机器人来说是一项更加艰巨的任务。
研究人员为其机器人手臂开发了软件和算法。他们使用了视觉数据和一个简单的吸盘，可将其用作手指来推动物体。最终的系统可以使物体倾倒，从而获得理想的表面来抓住它们。此外，它使用传感器数据将物体拉向目标区域并将物体推在一起。在这些操作期间，它使用实时监视来检测和避免潜在的故障。
由于研究的重点是包装立方体形状的物体，因此下一步将是探索包装不同形状和大小的物体。下一步将是在赋予机器人机器人特定任务后，探索其自动学习功能。
