恒久以来，赋予机器东谈主自主安设智商，一直是科研东谈主员的办法。诚然组装任务关于东谈主类来说可能较为通俗，但关于机器东谈主来说，却充满了挑战。一方面，已矣这一办法不仅需要宏大的工程参预，更需要在表面上作出要紧打破。另一方面，即就是东谈主类在进行组装时，也不免犯错——可能会失误地安装某个部件。但东谈主类具备的独到智商在于冒昧在后续的历程中发现并改进这些失误。
然则，现存的机器东谈主组装计算多聚焦于祈望机器东谈主一次性完成扫数组装历程，淡薄了失误识别与改进这一枢纽枢纽。事实上，跟着组装任务的鼓励，现存的步调可能会导致失误缓缓积存，从而使后续门径缓缓偏离预定办法，甚而最终导致扫数组装历程的中断。图1展示了这一失误积存的历程。
图1 组装失误积存线路图
为了惩处这一挑战，北京大学缱绻机学院董豪团队提议了一个新的计算任务——单步组装纠错任务，并濒临两个全新的挑战：领先，怎样准确识别组装失误的组件；其次，怎样改进这些失误，确保组件规复到正确位置。为了惩处这两个问题，团队构建了一个全新的数据集——LEGO-ECA，并提议了自纠错组装采集（SCANet），旨在匡助机器东谈主在组装历程中实时发现并修正失误。
LEGO-ECA数据集是首个包含失败样例的组件组装数据集，开始于基于MEPNet合成的LEGO数据集。在构建历程中，计算团队从1429个组装手册中就地挑选，将其输入组装采集MEPNet，并通过加入高斯噪声干与组装历程，得胜生成了丰富的失误组装样本。最终，LEGO-ECA数据集包含约12万种不同的失误样例，成为机器东谈主组装任务中不行或缺的紧迫资源。
图2 LEGO-ECA数据集
为了让机器东谈主具备自我纠错的智商，团队在联想采集时提议了一个革命的念念路：将已组装的组件视为查询对象，聚积组装手册与组装效果的相反，匡助机器东谈主识别并改进失误。基于这一念念路构建的自纠错采集，机器东谈主冒昧在组装历程中识别并改进失误组件，从而权臣晋升组装的准确性。
图3 自纠错组装采聚积构线路图
践诺效果标明，与现存的组装神经采集比拟，SCANet在缩短组装失误率和优化组装效果方面清晰出了权臣的上风，权臣晋升了机器东谈主自主安设的准确性和相识性。从下图不错看出，跟着组装门径的渐渐加多，SCANet与MEPNet之间的差距越来越明显。这是因为在穷乏纠错机制的情况下，MEPNet的失诬陷跟着每一步的实施而不停积存，最终导致其与正确组装路子之间的差距越来越大。
图4 组装效果对比
著作信息：
联系责任以“SCANet: Correcting LEGO Assembly Errors with Self-Correct Assembly Network”为题发表在IROS 2024会议上。该项责任最终入围IROS 2024最好诓骗论文奖（Best Application Paper Award）候选名单，在本次会议共收到3645篇投稿中，仅有4篇论文得胜入围该奖项候选东谈主名单。北京大学缱绻机学院博雅后生学者董豪为本文通信作家，万宇轩与Kaichen Zhou为论文共一作家。该责任赢得国度后生拔尖东谈主才赞助缱绻、国度当然科学基金等神色赞助。
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