罗格斯计算机科学家使用人工智能控制机器人手臂，提供更有效的包装盒方式，节省企业的时间和金钱。

“我们可以实现易于部署的低成本，自动化解决方案。关键是做出最小但有效的硬件选择，并专注于强大的算法和软件，”该研究的高级作者Kostas Bekris说，他是计算机系的副教授罗格斯大学 - 新不伦瑞克艺术与科学学院的科学。

Bekris，Abdeslam Boularias和Jingjin Yu都是计算机科学的助理教授，他们组建了一个团队，通过硬件，3D感知和稳健运动以综合方式处理机器人包装问题的多个方面。

科学家们的同行评审研究最近在IEEE国际机器人与自动化大会上发表，该大会入围自动化最佳论文奖。该研究与部署机器人以执行物流，零售和仓库任务的增长趋势相吻合。由于机器学习算法允​​许连续实验，机器人技术的进步正在以前所未有的速度加速。

此YouTube视频显示了一个Kuka机器人手臂，将物品从垃圾箱紧紧包装到装运箱(实际速度的五倍)。

即使对仓库效率至关重要，从无组织堆中采摘的产品仍然很大程度上是一项手工任务。根据罗格斯大学的科学团队的说法，自动执行这些任务对于公司的竞争力非常重要，并且可以让人们专注于减少琐碎的工作和体力劳动。

罗格斯大学的研究重点是将物品从垃圾箱放入一个小的运输箱中并紧紧排列。与仅拾取物体并将其放入盒子相比，这对于机器人来说是一项更困难的任务。

研究人员为他们的机器人手臂开发了软件和算法。他们使用视觉数据和一个简单的吸盘，它可以作为手指推动物体。由此产生的系统可以推翻物体以获得理想的表面来抓取它们。此外，它使用传感器数据将对象拉向目标区域并将对象推到一起。在这些操作期间，它使用实时监控来检测并避免潜在的故障。

由于该研究的重点是包装立方体形状的物体，下一步将是探索不同形状和大小的包装物体。另一个步骤是在给定特定任务后，通过机器人系统探索自动学习。