机器人|飞行类机器人的深度学习新方式——DeepFly3D模式
近来人工智能发展越来越迅速 ， 人工智能中的重要环节就是神经网络的训练和学习！
微软和瑞士政府多部门联合资助的项目：飞行类机器人智能深度学习、训练系统 。 由EPFL脑神经研究所和EPFL计算机科学院共同研究出的系统被命名为：DeepFly3D 。
苍蝇的某些特征和能力可以为机器人系统的新设计提供依据 。 与大多数脊椎动物不同 ， 苍蝇可以爬几乎任何地形 。 它们可以粘在墙壁和天花板上 ， 因为它们的腿尖上有粘合垫和爪子 。 这使他们基本上可以去任何地方 。
正是这种提取控制飞行行为原理的构想为机器人的设计提供了动力 ， 从而推动了DeepFly3D的发展 ， DeepFly3D是果蝇的运动捕捉系统 。
在实验装置中 ， 苍蝇在微型浮球之类的微小浮球上行走 ， 而七个摄像头记录了它的每一次运动 。 苍蝇的顶侧被粘在一个固定的舞台上 ， 这样当它在球上行走时它始终保持在原位 。 然而 ， 苍蝇“相信”它正在自由移动 。
DeepFly3D的特殊之处在于 ， 它可以推断飞行中甚至其他动物的3D姿势 ， 这意味着它可以以前所未有的分辨率自动预测并进行行为测量 ， 以用于各种生物学应用 。 该软件无需手动校准 ， 它使用相机图像自动检测并纠正在计算飞行姿势时所犯的任何错误 。 最后 ， 它还使用主动学习来提高自己的表现 。
DeepFly3D为在三个维度上高效 ， 准确地模拟果蝇的运动 ， 姿势和关节角度开辟了一条途径 。 这可能会启发一种自动建模其他生物中3D姿势的标准方法 。
【机器人|飞行类机器人的深度学习新方式——DeepFly3D模式】研究人员表示：果蝇作为模型生物 ， 很好地平衡了可处理性和复杂性 。 如果我们了解它是如何工作的 ， 我们会对机器人技术和医学产生重要影响 ， 也许最重要的是 ， 我们可以在相对较短的时间内获得有用的结论 。
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