人在回路的混合增强智能在Sawyer的研究与验证

机器学习根据历史数据的模式预测未来，近年来进行了大量研究并得到了应用，但在处理动态、非完整、非结构化信息上与人类相去甚远。为此，引入人的决策，结合机器学习、知识库，构建了一个人在回路的混合增强智能闭环系统。基于 Sawyer 协作机器人搭建了人机融合实验平台，设计了机器人抓取实验。实验结果表明，相比单一机器学习方式，在引入人类智能后，Sawyer在应对非结构化环境下的抓取任务中表现更佳。