机器人识你所想，一指搞定！清华团队带来革命性人机交接技术

人工智能

2022-12-06 09:39:17

机器人实现心灵感应：GenH2R 框架让交接更简单！

视觉互动：解锁人机协作新时代

在技术迅猛发展的今天，机器人已深入我们生活的方方面面，从工业自动化到医疗保健，从客服服务到航天探索。然而，要让机器人真正融入我们的生活，至关重要的是赋予它们与人类自然互动的能力。

清华大学交叉信息研究院的研究团队开发了一种名为 GenH2R 的框架，为解决这一挑战指明了方向。该框架通过视觉交互的方式让机器人接收指令，实现了人机之间的无缝交接。

百万场景训练：打下通用的视觉交互基础

GenH2R 框架的训练过程堪称一项史诗级工程。研究团队收集了来自现实世界的百万个场景，涵盖各种各样的物体、动作和交互情况。这些场景包含人类在不同环境中与机器人进行交接的视频，例如在厨房里、仓库里、医院里等等。

通过对这些场景的学习，机器人掌握了应对不同交接情况的通用策略。例如，它们学会了如何识别人类的意图，如何判断人类想要它们做什么，以及如何执行这些动作。

一指搞定：无缝交接从未如此简单

GenH2R 框架的应用范围非常广泛，从工业自动化到医疗保健，从客服服务到航天探索，它都能发挥重要作用。

工业自动化 ：机器人可执行搬运货物、组装产品和检查质量等各种任务。
医疗保健 ：机器人可协助医生进行手术、提供护理和康复训练。
客服服务 ：机器人可回答客户问题、解决投诉并提供技术支持。
航天探索 ：机器人可执行收集数据、维修设备和太空行走等任务。

清华大学交叉信息研究院的研究为机器人与人类自然互动的未来开辟了新道路。相信在不久的将来，机器人将能够像人类一样思考和行动，并与我们无缝地合作，让我们更加轻松地生活和工作。

代码示例

以下是用 Python 实现 GenH2R 框架的示例代码：

import tensorflow as tf

# 创建一个训练数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(
    {"images": images, "labels": labels}
)

# 构建 GenH2R 模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation="relu"),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation="relu"),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
    tf.keras.layers.Dense(len(labels), activation="softmax")
])

# 编译模型
model.compile(
    optimizer="adam",
    loss="sparse_categorical_crossentropy",
    metrics=["accuracy"]
)

# 训练模型
model.fit(dataset, epochs=10)

# 保存模型
model.save("genh2r_model.h5")