Preferred Networks在GTC大会上介绍了他们的家庭清洁机器人
preferrednetworks在gtc大会上介绍了他们的家庭清洁机器人。
机器人可以卷起一条毛巾，再用一只手臂抓住它，然后慢慢地把它放进一个洗衣桶里。它也可以把散落在地板上的铅笔都捡起来并整理收纳到盒子里。
自去年年初以来，preferrednetworks一直在开发这款家用清洁机器人，它正在让机器人变成家居帮手成为现实。
该公司的目标是创造出能够完成多项任务并可以感知互动的消费级机器人。他们期望在2023年之前向日本消费者推出这些产品，并在美国上市。
总部位于东京的preferred networks是日本估值最高的初创公司，他们在gtc大会上介绍了其针对消费者的家用清洁机器人。
身怀多技
preferrednetworks的家庭机器人可以接受清洁命令，理解手势并识别300多个物体。
它可以利用该公司开发的卷积神经网络对物体进行检测，绘制出房间里物体的位置。此外，它还可以把物品放回原处，甚至告诉健忘的人物品的位置。
preferrednetworks的软件工程师junhatori表示:“我们将重点放在私人机器人身上，使机器人可以在家庭、办公室、餐馆或酒吧工作。”
这些机器人是在丰田的hsr平台上打造的，运行在一台装有nvidia geforce gtx 1080 ti的电脑上。
强大的视觉脑力
它的机器人包含强大的对象检测功能。开发人员使用了公开图像检测数据集版本4，其中包括170万个带有1200万个边界框的带注释图像。
其基础卷积神经网络模型使用512个nvidia v100 gpu进行训练，并在2018年googleai公开图像挑战赛的对象检测竞赛中获得二等奖。
但它仍然需要接受训练。为此，他们使用与google竞赛相同的512个nvidiagpu集群——其节点通过mellanox技术实现互联。对于对象检测，它们使用imagenet数据集。他们收集了机器人房间设置和对象的特定于域的数据，这些数据用于在基础网络之上进行数据调整。
“到目前为止，我们只支持300个对象，这还不够。该系统需要能够识别家中几乎所有东西，hatori说。
健谈又实用
preferrednetworks机器人可以对许多命令进行回复。它还可以将人类命令与房间中位于某个位置的对象相联系。例如，系统可以理解诸如“条纹衬衫在哪里？”之类的口头问题，并告诉用户它在房间中的位置。
开发人员使用lstm（long short-term memory）对口头命令进行编码，并将它们反映到房间中的真实世界对象。
该系统将语言解释与手势相结合。用户可以指向房间中的某个位置并发出“放在那里”等命令。然后系统可以将用户的手势与口头命令结合在一起。
“我们想做的不仅仅是简单的整理，还有其他更多家庭杂务，”hatori说。
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“到目前为止，我们只支持300个对象，这还不够。该系统需要能够识别家中几乎所有东西，hatori说。
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开发人员使用lstm（long short-term memory）对口头命令进行编码，并将它们反映到房间中的真实世界对象。
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