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科学家给机器人装“超级仿生手” 可像人类一样灵活抓取

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科学家给机器人装“超级仿生手” 可像人类一样灵活抓取

科学家给机器人装“超级仿生手” 可像人类一样灵活抓取

中青报·中青网(zhōngqīngwǎng)记者 邱晨辉 想过机器人能像人类一样,灵巧(língqiǎo)地拿起易碎花瓶,或同时抓起多个形状各异的物品吗?这些人类手(shǒu)部的“拿手好戏”,如今(rújīn)机器人手也能做到了。 6月9日,北京大学人工智能研究院、北京大学武汉人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大学工学院(gōngxuéyuàn)和(hé)伦敦玛丽女王大学联合组成的研究团队,取得这样(zhèyàng)一项机器人技术突破,成果论文《高分辨率触觉感知机器手(shǒu)实现类人适应性(shìyìngxìng)抓取》当天在国际学术期刊《自然-机器智能》刊发。 机器人仿生手F-TAC Hand抓取(zhuāqǔ)多物体(wùtǐ)示意图。研究团队供图 随着(suízhe)人类的(de)进化,手部(shǒubù)的功能由攀爬转为使用工具,并逐渐掌握了精准抓握能力。手部既是人类改造自然与外界交互的核心器官(qìguān),也是智能的核心载体(zàitǐ)。论文共同第一作者、北京通用人工智能研究院研究员李皖(lǐwǎn)林介绍,人的手部具有结构高度复杂、功能极为精密的特点,手部由27块骨骼和34块肌肉组成,提供了24个自由度的灵活性。对人类手部功能的研究,是具身智能与机器人学科研的前沿领域。 他告诉(gàosù)记者,人在拿取物体时涉及“触觉反馈”与“运动(yùndòng)功能”两大能力:触觉反馈包含运动觉与皮肤触觉,前者通过肌肉、肌腱(jījiàn)和关节(guānjié)感知力量,后者通过皮肤感知接触状态、纹理、温度、摩擦力等物理特性;运动功能包括运动学与动力学,前者研究关节的角度(jiǎodù)、位置及其运动的几何关系,后者研究力和扭矩如何作用于(yú)关节和肢体,从而实现精确的运动控制。 在以往的(de)研究(yánjiū)中,触觉反馈与运动能力的整合(zhěnghé),被认为是机器人(jīqìrén)研究领域中的关键挑战之一。此次研究团队开发的“基于(jīyú)全手触觉的机器人仿生手”(Full-hand Tactile-embedded Biomimetic Hand,简称F-TAC Hand),是国际罕见(hǎnjiàn)同时具备全手高分辨率触觉感知和完整运动能力的机器人手系统。 机器人(jīqìrén)仿生手F-TAC Hand示意图。研究团队供图 论文共同第一作者、北京大学人工智能研究院博士生赵秭杭告诉记者,人类手部的灵活性和适应性,很大程度上归功于其密集的触觉传感能力,这使人们能够精确感知与调整抓握(zhuāwò)过程。例如(lìrú),人类在(zài)抓取一个装满水的杯子(bēizi)与一个空杯子时,抓握杯子的位置、角度、方式可能完全不同。然而,在机器人(jīqìrén)领域,如何在不影响运动功能的前提下实现全手触觉覆盖,很长时间(zhǎngshíjiān)以来是个难题。 他告诉记者,研究团队开发的高分辨率(fēnbiànlǜ)触觉(chùjué)传感器,覆盖了机器人“手掌”表面70%的广大区域,空间分辨率达到0.1毫米,相当于每平方厘米约有(yǒu)1万个触觉像素(xiàngsù),远超目前商用机器人手的触觉感知能力。 F-TAC Hand的设计灵感来源于人类手部的生物(shēngwù)结构。 人类手部触觉(chùjué)系统由两个关键要素组成:遍布皮肤的密集触觉传感器(chuángǎnqì)阵列和大脑中专门解释这些海量感觉输入(shūrù)的神经处理机制。赵秭杭说,F-TAC Hand模拟了这种设计,将(jiāng)17个高分辨率触觉传感器,以6种不同配置集成在一起,并在不牺牲灵活性的前提下,实现(shíxiàn)了前所未有的触觉覆盖范围。 论文共同第一作者、北京大学(běijīngdàxué)人工智能研究院博士生李宇飏告诉记者,团队通过开发一种生成多样化抓取(zhuāqǔ)策略的(de)算法,基于概率模型,能够产生大量多样化的抓取方式,其中(qízhōng)涵盖了与人类非常相似的19种抓取类型。 他进一步(jìnyíbù)解释:多物体同时抓取(zhuāqǔ),是评估机器人手灵巧性的重要基准测试,比单一物体要复杂得多。抓取单一物品可以通过双指(shuāngzhǐ)夹持的方式实现,但当用一只手抓取多个物体时,需要做(zuò)精确的全手接触检测并调整运动策略,才能实现精准、稳定抓取。 实验(shíyàn)结果表明,当规划出的(de)多物体抓取策略,在现实环境中(zhōng)遇到障碍时,F-TAC Hand能够在约100毫秒(háomiǎo)内感知情况并快速切换到替代策略,完成(wánchéng)任务。为验证这一技术的实际效果,研究团队在600次真实世界实验中评估了F-TAC Hand的多物体抓取能力。 机器人仿生(fǎngshēng)手(shǒu)F-TAC Hand 与人手性能对比图。研究团队供图 论文(lùnwén)共同第一作者、北京(běijīng)通用人工智能研究院研究员刘腾宇告诉记者,相比没有触觉反馈(fǎnkuì)的(de)系统,F-TAC Hand在面临执行误差和物体碰撞风险(fēngxiǎn)时表现出显著的适应性优势,使F-TAC Hand能够像人类一样,在不确定环境中保持高效灵活的操作能力,这对机器人在家庭、医疗和工业环境中的实际应用至关重要。 “这项研究不仅是(shì)技术上的突破,更为理解智能的本质提供了新视角。”论文通讯作者、北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫说,近年来,大型(dàxíng)语言模型等(děng)基于纯(chún)计算的人工智能取得了显著进展,但它们在(zài)处理物理世界的实际交互任务时仍面临巨大挑战。此次研究表明(biǎomíng),真正的智能行为需要“知行合一(zhīxínghéyī)”,丰富的感知能力对于机器智能的发展同样不可或缺。F-TAC Hand的成功,为“具身智能”开辟(kāipì)了新的研究方向,对构建下一代人工智能系统具有重要启示意义。 作为人形机器人与外界交互的重要媒介,机器人手是机器人功能性的直接体现,需要“人手”参与的工作都可以(kěyǐ)是机器人手的应用场景。朱毅鑫告诉记者,这项研究成果有望(yǒuwàng)推动(tuīdòng)机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境作业等领域更广泛(guǎngfàn)的应用。 来源:中国青年报(zhōngguóqīngniánbào)客户端
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