Home 7月13日新闻，麻省理工学院团队提出了一种基于视觉的研究方法，该方法允许软件机器人和仿生机器人仅确定仅对单个相机的移动和控制。预计这一技术成功将显着降低机器人开发的成本，相关结果已于6月25日在自然界的主要问题上发表。尽管传统的工业机器人易于建模和控制，但严格的结构很难适应狭窄或不平坦的地形。尽管软件和仿生机器人具有环境灵活性的繁荣，但它们通常依靠大量的传感器和对空间模型进行的。今天，麻省理工学院团队通过深度学习技术解决了这一矛盾。新系统只需要通过一台摄像机来拍摄机器人的动作，并结合一种称为“ Neurojacobian Field（NJF）”的技术，使机器人能够通过VIS建立自己的形态和运动能力UAL反馈。研究团队为许多机器人进行了2-3个小时的运动训练视频，并成功地通过单个框架图像重建了神经网络的三维机器人形态和运动范围。在诸如气动软机器人，少物机器人（16度自由度），3D印刷机器人臂和低成本罂粟机器人臂等测试中，实施的系统：关节运动误差小于3度，手指控制误差小于4 mm，并且环境中的适应性变化可能会减少到MIT的变化中。 “视觉作为一种弹性传感器的视觉器ay nagbubukas ng mga bagong posibilidad para sa mga机器人na aplikasyon sa mga sa mga hindi nakaayos na mga kapaligiran tulad ng mga bukid ng bukid in mga site ng kontruksyon视觉na反馈ay nagbibigay-daan sa系统UPANG MAITAGUYOD ANG SARILI NITONG PANLOOB NA MODERO MGA NG MGA DINAMIKONG PAGGALAW，NAPAGTANTO ANG MGA NA SUPE SUPER SUPERASON NAna sarili sa kabiguan ng mga tradisyunal na pamamaraan ng定位。 “