罗格斯大学的计算机科学家使用人工智能来控制机械臂，该机械臂提供了一种更高效的包装盒子的方式，从而节省了企业的时间和金钱。“我们可以实现易于部署的低成本，自动化解决方案。关键是要最小而有效的硬件选择和重视强大的算法和软件，”该研究的资深作者 科斯塔斯·Bekris，在副教授 计算机科学系 的 艺术与科学学院 在 Rutgers大学，新不伦瑞克省。

Bekris， Abdeslam Boularias 和 京津宇，计算机科学两个助理教授，组建了一支以处理于一体的综合方式，通过硬件，3D感知和强大的运动机器人装箱问题的多个方面。

该科学家的 同行评审研究 最近在IEEE国际机器人与自动化会议上发表，该 研究入围了自动化最佳论文奖。该研究与部署机器人执行物流，零售和仓库任务的增长趋势相吻合。由于机器学习算法可以进行连续实验，因此机器人技术的发展正以前所未有的速度加速。

从杂乱无章的堆中拣选的产品​​必须紧密包装，尽管这对提高仓库效率至关重要，但在很大程度上仍然是一项手动任务。罗格斯大学的科学团队表示，使这些任务自动化对于公司的竞争力很重要，并使人们可以将精力集中在减少繁琐的工作和对身体加重税的工作上。

罗格斯大学(Rutgers)的研究重点是将物品从垃圾箱放到一个小的运输箱中，并紧紧地排列它们。与仅拾取一个物体并将其放入盒子相比，对于机器人而言，这是一项更加艰巨的任务。

研究人员为他们的机械臂开发了软件和算法。他们使用了视觉数据和一个简单的吸盘，可将其用作手指来推动物体。最终的系统可以使物体倾倒，从而获得理想的表面来抓住它们。此外，它使用传感器数据将物体拉向目标区域并将物体推到一起。在这些操作期间，它使用实时监视来检测和避免潜在的故障。

由于研究的重点是包装立方体形状的物体，因此下一步将是探索包装不同形状和大小的物体。另一步骤将是在赋予机器人机器人特定任务后，探索其自动学习功能。