據國外媒體報導，未來服務型自主機器人需要很快地識別環境中的物體，並最大限度地充分發揮它們的潛能。但是依賴於計算機視覺的機器人經常很難定義區別所處環境中的物體。目前，美國卡耐基梅隆大學的一支研究小組研製的「終身機械目標系統(LROD)」，能夠使「HERB」機器人識別所處環境中的物體。
科學家最新研製的HERB機器人，使用彩色視頻裝置，體感深度感應相機，元數據和其它非視覺信號，能夠更精確地理解周圍環境的物體。
「HERB」機器人是「雙臂家庭探索機器人管家」，使用彩色視頻裝置，體感深度感應相機，元數據和其它非視覺信號，可以更精確地提煉和改善對物體的認識和理解。這一過程將為最終研製高自主性機器人奠定基礎，未來這些智能機器人將像人類一樣自動鑑別分析所處環境和環境中的物體。
卡耐基梅隆大學機器人學博士生阿爾瓦羅-庫雷特(Alvaro Collet)說：「我們希望製造一款機器人，能夠在人們的家中當作機器人管家，無需訓練便能識別家庭環境，完成一些有意義的任務。」
HERB機器人通過視頻可獲得物體的一些元數據，或者「領域知識」，例如：位置、時間戳、尺寸、體積、色彩，以及是否該物體能被舉起等。它能夠改善機器人的運算法則，幫助它識別類似家庭的一個實驗室中121個物體，不僅比普通機器人識別的物體增加三倍，而且縮短處理時間1.9倍。
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[整理編輯：CK365測控網]
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