98%的情況下機(jī)器人抓取都是成功的。訓(xùn)練機(jī)器人如何在不掉落的情況下抓住各種物體，通常需要大量的練習(xí)。

不過，加州大學(xué)伯克利分校和西門子的研究人員聯(lián)合設(shè)計(jì)并在即將發(fā)表的論文中描述了一款新型的機(jī)器人，它可以通過研究一個(gè)3D形狀的數(shù)據(jù)庫(kù)來學(xué)習(xí)如何抓牢新物體。該機(jī)器人連接了一個(gè)3D傳感器和一個(gè)可以深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，研究人員就是通過這兩者來為其提供物體的圖像信息。這些信息包括物體形狀、視覺外觀以及如何抓住它們的物理知識(shí)。

因此，當(dāng)一個(gè)新物體放置在機(jī)器人面前時(shí)，后者只需將物體與數(shù)據(jù)庫(kù)中的一個(gè)類似對(duì)象做相應(yīng)的匹配。在實(shí)際操作中，當(dāng)機(jī)器人有超過50%的自信能夠抓住一個(gè)新物體時(shí)，98%的情況下都會(huì)取得成功。不過要是機(jī)器人的自信不足50%，它就會(huì)先試探性地抓取這個(gè)物體，然后形成一個(gè)抓取策略。在這種情況下，機(jī)器人有99%成功的機(jī)會(huì)。所以克服機(jī)器人缺乏自信的方法就是做一個(gè)快速的小檢查。

這種訓(xùn)練方法可以減少大量機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)間，并且使機(jī)器人變得更加靈活。Jeff Mahler，一位研究這個(gè)項(xiàng)目的博士后向麻省理工科技技術(shù)評(píng)論表示“我們可以在一天內(nèi)為深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成足夠的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而免去了在一個(gè)真正的機(jī)器人上運(yùn)行幾個(gè)月物理實(shí)驗(yàn)的麻煩。”目前在工廠中投入使用的機(jī)器人對(duì)已知物體的抓取已經(jīng)非常精確，但是其面對(duì)新物體時(shí)仍不能很好的適應(yīng)。這種訓(xùn)練策略的效率和機(jī)器人握力的可靠性使該方法在未來的商業(yè)應(yīng)用中能夠很好地發(fā)揮作用。