6月12日青亭网报道，近期加州大学伯克利学院的AI技术研究学者，正在通过苹果iPhone X以及ARKit技术训练机械臂抓握物体。

　　据了解，该实验隶属于Dex-Net AR，该项目就是通过智能手机的AR技术训练机器人，如何实现更好的物体抓握。其中，ARKit环节中的RGB相机将围绕虚拟物体周围环绕拍摄2分钟，以此来生成点云数据。

　　加州大学伯克利分校Autolab下属的Dext -Net研究最初设立于2017年，其包括开源培训数据集，预先训练的模型，以及用于电商物流分拣的机器人等。

　　细节方面，机器人抓取是一个特性的戏份领域，其目的是让机器人具备识别能力，并且准确的抓取、移动或操作物体的能力。

　　在这项实验中，研究员通过ARKit扫描的数据转换为深度图像和点云数据。从而让ABB YuMi机器人可以识别并抓取物体，据悉抓取成功率已达95%。

　　而该项目在近期一片论文中提到，相比于传统固定视角的深度相机，Dex-Net AR可以通过用户的手机拍摄物体周围的三维点云数据。同时，Dex-Net AR通过一系列降噪算法，尽可能消除误差。

　　细节方面，每次通过iPhone扫描周围物体周围的环境时，需要花2分钟时间。目前时间相对较长，接下来研究员将探索更快速的扫描算法。据悉，研究员还在探索通过机器学习技术完善点云数据，甚至通过iPhone X前置深度相机完成扫描等等。