日本 AI 公司联合丰田打造家务机器人，承担家庭清洁重任
By 超神经
场景描述：日本一家机器人公司，通过深度学习打造的系统，结合机器人和灵活的机械臂，成功的实现了智能清扫、整理的功能，用人工智能技术打造高效居家体验。
关键词：清扫机器人 机器视觉 机械臂
为什么我的房间这么乱？
我明明才刚收拾过，怎么又乱了？
谁能帮我来收拾？
可能每个人都面临过这几个问题。人们为了对抗房间的杂乱，尝试过很多方法，但无奈的是，这像是一个自然规律：在没有约束力的情况下，系统会向着无序的方向演化。
难道这样的问题，只能每次都花费精力，然后一次又一次的操练自己的耐心吗？当然不是！来自霓虹国的一家 AI 公司，成功解决了这个问题。
这家叫 Preferred Networks 的公司（ PFN ），将 AI 技术与机器人相结合，实现了智能整理房间的构想。
机器人整理过程快放
整理房间什么的，还是交给机器人吧
也许对于我们来说，整理房间不需要特殊的技能，只需要体力和耐心。但对机器人来说，却是一项不小的挑战，需要识别物体，机械操作和放置归位。所幸的是，随着机器学习和深度学习的发展，这项任务就要被攻克了。
其实把这个问题分解，就会分别对应到 AI 几个比较成熟的领域。PFN 公司的另一个优势在于，他们使用了丰田公司已经成型的人类支援机器人 HSR（ Human Support Robot ），用深度学习的技术为它打造了智能的系统。
HSR外观图
那机器人是怎么整理房间的呢？
整理房间第一步：物体识别
要整理房间，需要应对多个物体摆放杂乱的问题，在一般性的任务中，机器人往往只需要单一的识别或运动操作，所以要想打造「管家」式的机器人，就必须使用更加灵活的方法，让它能够辨认出更多而且是各种角度的物体。
为了解决这个难题，PFN 运用深度学习开发了一套图像识别引擎，这个引擎采用了深度学习框架 Chainer，ChainerMN 以及 ChainerCV 的 CNN （卷积神经网络）。
至于训练，他们的 CNN 使用了物体检测竞赛中的优胜模型，然后用超过 100 台大型 GPU 集群的 MN-1b （ PFN 的超级计算机运行环境）进行学习。
通过这些方法，最终打造出了强大的识别引擎，就算是数百件物品散乱在房间各处，机器人也能够准确的识别出物品的位置和种类。进而规划物体应该怎么去抓取以及如何整理等等。
机器人拥有强大的物体识别能力
整理房间第二步：精准拾取和放置
其实对机器人来说，有些物品难以操作，比如形状不定的手帕，光滑的小瓶子，夹子和纸片这样的小物件。
但 PFN 用深度学习的方法，让机器人的通过不断重复人类无意识做出的判断，成功实现了对大多数物体的抓握。它能稳定地抓取各种形状和材质的物体，并且正确放置到规定的地点。
在整理鞋子时，机器人会调整鞋子的朝向
整理房间第三步：加入人性化的控制
为增加它的可用性，让更多人都能得到帮助，他们在系统中加入了语音和手势的控制，用户可以通过这些方式启动和指挥机器人。
用手势控制机器人
如果需要查找某件物品，只需要发出命令即可。因为机器人能够分辨和记忆物品的信息，然后按照用户的指令取出此物。
此外，还用到了增强现实（ AR ）技术，用户可以通过查看此 AR 屏幕，直观地观察机器人的状态。
用户通过显示屏幕，就能以用可视化的方式，掌握机器人如何识别房间中的对象，以及计划下一步采取何种操作的信息，这有助于更好的操作和指挥。
机器人背后是年轻也有野心的团队
通过图像识别，语音控制，自主抓取等 AI 技术的使用， PFN 让机器人实现了快速和高精度地整理物体，完美的解决了房间整理的问题。
这项工作最早在 CEATEC JAPAN 2018 会展上亮相，在技术、产品和服务的品质与创新性评比中，他们的项目荣获了行业/市场部门的二等奖。
能做出这么有意思的工作，其背后也是一个厉害的团队。
Preferred Networks 是一家致力于个人机器人的研究和开发的 AI 公司，他们致力于让机器人渗透到人们社会日常生活的各个方面。
这家 AI 公司被称为日本最具创新精神的公司，在人工智能，深度学习领域，都有很优秀的人才和产品。
Preferred Networks 公司的员工和机器人
他们还与丰田合作，在自动驾驶汽车的方面颇有成就。
公司的创始人在一次采访中表示，「 PFN 不止提供 AI 技术，还将提供将 AI 和机器人集合在一起的解决方案。如果资金足够，有望在五年内将机器人产品送到消费者手中。」
现在，通过打造整理家务的机器人系统，他们又向着美好的愿景靠近了一步。
超神经小百科
算法 Algorithm
算法是一个表示为有限长列表的有效方法，在数学和计算机科学中，算法可以被视为任何良定义的具体计算步骤的一个序列。
构建算法的核心是创建抽象的其核心是创建问题抽象的模型和明确求解目标，然后根据问题选择不同的模式和方法完成算法的设计。算法应包含清晰定义的指令用于计算函数，常用于计算、数据处理和自动推理。
回归算法、分类算法与聚类算法是机器学习算法的三个主要方向。
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