拾取透明、有光泽的物体对机器人来说一直是个难题，但卡内基美隆大学（CMU）研究人员开发出一种新解决方案，成功让机器手臂在拾取这些麻烦物体的成功率上大幅提高。
机器手臂非常擅长拾取物体，但是当物体具有光泽表面或透明时，事情就不是这么一回事。
这项困扰来自于机器人的视觉系统，其深度摄影机（depth cameras）主要是使用外线照射物体检测形状，因此当摆在机器人面前的是透明或光泽物体时，红外线会穿过物体并从表面散射光线，导致机器人无法计算出准确的形状。
但 CMU 研究人员现在开发出一种解决方案，能够让机器手臂更好看到这些麻烦物体。这个解决方案其实非常简单，不需要复杂的感测器、繁复的训练或人工指导，仅仅只需要加上一台设备：常见的彩色摄影机。
虽然彩色摄影机无法像深度摄影机那样以红外线测量形状，但可以很好的看到透明、光滑的物体，透过使用两者对相同物体的影像训练系统，团队成功让新系统能更好的抓取透明物体。
CMU 系统使用商用 RGB-D 摄影机，能同时显示彩色影像（RGB）和深度影像（D），在经过训练之后，现在即使透明、光泽及一般物品混杂在一起，机器人也可以辨别出形状并捡起单一物体。
CMU 机器人学院助教 David Held 承认，CMU 系统目前还不够完善，拾取透明物体的成功率仍不及一般物体，但成效已比深度摄影机系统成功得多。不仅如此，新系统在拾取一般物体上已证明与深度摄影机系统几乎一样好。
“确实有时候会失败，但在多数时候，它做得很好，比过去任何用于抓取透明或反射物体的系统都要更好。”
研究人员将在 2020 IEEE 机器人与自动化国际会议（ICRA）上介绍这种新系统。
- This robot uses color cameras and AI to grab transparent objects
- Transparent, Reflective Objects Now Within Grasp of Robots
（首图来源：Carnegie Mellon University YouTube 影片截图）
