一个人什么都不做，只会扔东西。但实际的投掷动作是一个相当先进的举动。谷歌宣布TossingBot是一个机器人，可以学习通过机器学习抛出这样的东西。
扔东西是一个相当复杂的举动。因为投掷对象状态，放置对象的时间以及投掷后的物理动作是交织在一起的。投掷相同的物体可以让机器人正确地处理它，但是从一开始就通过挑选随机输入的乒乓球，水果，工具等来编程机器人是非常困难的。
谷歌与普林斯顿大学，哥伦比亚大学和麻省理工学院的研究团队合作开发了一种机器人，可以通过机器学习来学习。 TOC Shinbot识别您想要视觉投射的物体，您可以重复实际投掷物体的内容，以了解投掷物体时会发生什么以及如何获得所需的结果。
将乒乓球放入带有机器人手臂的盒子中时，设置位置以匹配乒乓球轨迹。同样抛出完全不同的香蕉模型，允许盒子微调其位置并捕获它。在垃圾桶扔垃圾或在洗衣篮里扔脏衣服时，扔东西的举动是各种因素的综合作用。您必须正确拾取物体并以适当的速度摇动手臂并在正确的时间移开手指。根据投掷物体的不同，投掷时它也会改变它的轨道。由于人类从小就抛出各种物体，他们自然地学习这些行为。
投掷物体可以通过仅使用身体的一部分而不使用太多能量并将物体移动到物理上不可接近的地方来完成。投掷不仅仅是一个接一个地移动物品也和快速移动物品一样有效。如果机械臂能够正确地扔东西，它可以在交付点，工厂和灾难站点使用。
Toe Shinbot通过从包含各种物体的盒子中拾取物体并重复实际的投掷动作来学习投掷物体的结构。多次重复动作以累积数据，例如如何塑造对象，摇动对象以及何时放置对象。
就像人类扔东西一样，Tohkingbot在投掷物体之前通过视觉元素来确定物体的形状。起初，它无法捕捉到东西，但最终会正确捕获它们。当然，它重复学习投掷动作。 TOCINBOOT可以在14个小时内重复10,000次尝试，经过10,000小时的学习，它可以将物体保持在87％的准确度，并以85％的准确度将物体扔到适当的位置。
TOC Shinbot通过简单的预设物理信息和机器学习来学习。通过提前了解世界在物理学中的运动方式，还可以促进机器学习的学习。实际上，经验丰富的Toki Shinbot能够比人类更准确地投掷物体。欲了解更多信息，请点击这里 。