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            電子地磅在人工智能方面的進一步開發

                這些令人困惑的因素與阻礙地磅遙控器的三個特別大的障礙有關:視覺背景干擾、照明問題和一般失真。顯然,目前在圖像識別中存在太多的問題變量,無法實現萬無一失的MV系統,尤其是在基于機器人導航的制造中。畢竟(如下一節所討論的),一個特別的陷阱是,依靠一張照片作為參照系,MV無法識別其目標物體,即使后者被稍微遮擋。換句話說,MV需要一個完美的視線:當你面對雜亂無章的裝配線時,這可能是一個地磅控制器致命的缺陷。
             
                也許理想的機器會讓它的運動被決定,不僅僅是由它的相機“看到”什么,也由它的傳感器“聽到”附近的什么。僅根據后一點,麻省理工學院就回答了這里出現的問題:如果目標物體,無論如何偽裝、遮蔽、阻擋或變形,仍然可以被定位,那會怎樣?答案就在前面提到的RFID閱讀器和基于標簽的跟蹤系統:TurboTrack。麻省理工學院的渦輪軌道:麻省理工學院最近開發了無線地磅遙控器,這是一種基于紙質RFID標簽的跟蹤系統,今年完成了產品測試,已經吸引了其他科技機構的興趣。
             
                TurboTrack的一個主要USP是,它不受上述機器視覺“致命缺陷”的限制,在機器視覺中,即使MV攝像機和目標物體之間有輕微障礙,也意味著后者無法被識別。這個問題被電子地磅遙控器扼殺在萌芽狀態,同樣,麻省理工學院的解決方案不是依靠攝像機和圖像識別系統來引導機器人,而是歸結為幾十年前RFID閱讀器和標簽之間的交互(一個被稱為詢問的過程)。
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