導讀 就目前為止，還看不到通用的家用機器人的原因有很多，其中一個主要原因在於非結構化與半結構化的環境。試想一下，世上並沒有兩棟完全相同的房子，從布局、照明、地板，再來是家中的人與寵物等都會讓房子內部不同。...
就目前為止，還看不到通用的家用機器人的原因有很多，其中一個主要原因在於非結構化與半結構化的環境。試想一下，世上並沒有兩棟完全相同的房子，從布局、照明、地板，再來是家中的人與寵物等都會讓房子內部不同。且即便機器人可以有效地繪製每個家庭的地圖，空間也一直都有所變化。
麻省理工學院 CSAIL 的研究人員於本週稍早時展示一種模擬訓練家庭機器人的新方法，其透過 iPhone 中的光達掃描儀（LiDAR）來掃描家中環境，並將其所收集的數據做為模擬訓練用。
近幾十年來，「模擬」成為訓練機器人的基礎要素，其允許機器人在與現實世界中完成一次任務的相同時間內，以虛擬的方式嘗試執行數千次甚至數百萬次任務並失敗。模擬後的失敗將會有效降低在現實生活中的失敗比例。
這件事其實不難想像，當你教機器人將杯子放入洗碗機的這個動作，如果沒有模擬情境，機器人可能會在現實生活中打破一百個杯子，才有辦法讓機器人學會如果不打破杯子。
研究人員 Pulkit Agrawal 指出，在虛擬世界中進行模擬訓練非常強大，因為機器人可以在短時間內練習數百萬次。在模擬的情境中，機器人可能打碎了一千個盤子，但這並沒有關係，因為這一切都是發生在虛擬世界中。
而當涉及像是家庭這樣的動態環境時，透過 iPhone 的光達掃描可以大大地增強機器人對不同環境的適應能力。
（首圖來源：截自）
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標題：研究人員利用 iPhone LiDAR 數據來訓練家用機器人
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