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
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·中青网记者 邱晨辉(qiūchénhuī)
想过机器人能像人类一样,灵巧地拿起易碎花瓶,或同时抓起多个形状各异的物品吗?这些(zhèxiē)人类手部的“拿手好戏(náshǒuhǎoxì)”,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(jīqì)人技术(jìshù)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抓取多(duō)物体示意图。研究(yánjiū)团队供图
随着人类的(de)(de)进化,手部的功能由攀爬转为使用工具,并逐渐掌握了精准抓握能力(nénglì)。手部既是(shì)人类改造自然与外界(wàijiè)交互的核心器官,也是智能的核心载体。论文共同第一作者、北京通用人工智能研究院研究员李皖林(lín)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。
他告诉记者,人在拿取物体时(shí)涉及“触觉反馈”与“运动功能”两大能力(lì):触觉反馈包含运动觉与皮肤触觉,前者通过肌肉、肌腱和关节感知(gǎnzhī)力量,后者通过皮肤感知接触状态、纹理、温度、摩擦力等物理(wùlǐ)特性;运动功能包括运动学与动力学(dònglìxué),前者研究关节的角度、位置及其(jíqí)运动的几何关系,后者研究力和扭矩如何作用于关节和肢体,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,被认为是机器人(jīqìrén)(jīqìrén)研究领域中的关键挑战之一(zhīyī)。此次研究团队开发的“基于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。
机器人仿生手F-TAC Hand示意图。研究(yánjiū)团队供图
论文(lùnwén)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(de)灵活性(línghuóxìng)和适应性,很大程度上归功于其密集的触觉传感能力,这使(zhèshǐ)人们能够精确感知与调整抓握过程。例如,人类在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,在机器人领域,如何在不影响运动功能(gōngnéng)的前提下实现全手触觉覆盖,很长时间以来是个难题。
他告诉记者,研究团队(tuánduì)开发的高分辨率(gāofēnbiànlǜ)触觉传感器,覆盖了机器人“手掌”表面70%的广大区域(qūyù),空间分辨率达到0.1毫米,相当于每平方厘米约(yuē)有1万个触觉像素,远超目前商用机器人手的触觉感知能力。
F-TAC Hand的(de)设计灵感来源于人类手部的生物结构。
人类手部触觉(chùjué)系统由两个(liǎnggè)关键要素组成(zǔchéng):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,实现了前所未有的触觉覆盖范围。
论文共同(gòngtóng)第一作者、北京大学人工智能研究院博士生李宇飏告诉记者(jìzhě),团队通过开发一种生成多样化抓取策略的算法,基于概率模型,能够产生大量多样化的抓取方式,其中涵盖(hángài)了与人类非常相似的19种抓取类型(lèixíng)。
他进一步解释:多物体同时抓取,是评估机器人手灵巧性的重要(yào)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夹持的方式实现(shíxiàn),但当用一只手抓取多个物体时,需要做精确的全手(quánshǒu)接触检测并调整运动策略,才能实现精准(jīngzhǔn)、稳定抓取。
实验结果表明,当规划出的多(duō)物体抓取(zhuāqǔ)策略,在现实环境中遇到障碍时,F-TAC Hand能够(nénggòu)在约100毫秒内感知情况并快速切换到替代策略,完成任务。为(wèi)验证这一技术(jìshù)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。
机器人仿生手F-TAC Hand 与(yǔ)人手性能对比图(tú)。研究团队供图
论文共同第一作者、北京通用人工智能研究院研究员刘腾宇(liúténgyǔ)告诉记者,相比没有触觉反馈的系统,F-TAC Hand在(zài)面临执行误差和(hé)物体碰撞风险时表现出(chū)显著的适应性优势,使F-TAC Hand能够(nénggòu)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(bùjǐn)是技术上的(de)(de)突破,更为理解(lǐjiě)智能的本质提供了新视角。”论文通讯作者(zuòzhě)、北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫说,近年来,大型语言模型等基于(jīyú)纯计算的人工智能取得了显著进展(jìnzhǎn),但它们在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,真正的智能行为需要“知行合一”,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(yìyì)。
作为人形机器人与外界交互的(de)重要媒介(méijiè),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)推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊(tèshū)环境作业等领域更广泛的应用。
来源(láiyuán):中国青年报客户端
中青报·中青网记者 邱晨辉(qiūchénhuī)
想过机器人能像人类一样,灵巧地拿起易碎花瓶,或同时抓起多个形状各异的物品吗?这些(zhèxiē)人类手部的“拿手好戏(náshǒuhǎoxì)”,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(jīqì)人技术(jìshù)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抓取多(duō)物体示意图。研究(yánjiū)团队供图
随着人类的(de)(de)进化,手部的功能由攀爬转为使用工具,并逐渐掌握了精准抓握能力(nénglì)。手部既是(shì)人类改造自然与外界(wàijiè)交互的核心器官,也是智能的核心载体。论文共同第一作者、北京通用人工智能研究院研究员李皖林(lín)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。
他告诉记者,人在拿取物体时(shí)涉及“触觉反馈”与“运动功能”两大能力(lì):触觉反馈包含运动觉与皮肤触觉,前者通过肌肉、肌腱和关节感知(gǎnzhī)力量,后者通过皮肤感知接触状态、纹理、温度、摩擦力等物理(wùlǐ)特性;运动功能包括运动学与动力学(dònglìxué),前者研究关节的角度、位置及其(jíqí)运动的几何关系,后者研究力和扭矩如何作用于关节和肢体,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,被认为是机器人(jīqìrén)(jīqìrén)研究领域中的关键挑战之一(zhīyī)。此次研究团队开发的“基于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。
机器人仿生手F-TAC Hand示意图。研究(yánjiū)团队供图
论文(lùnwén)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(de)灵活性(línghuóxìng)和适应性,很大程度上归功于其密集的触觉传感能力,这使(zhèshǐ)人们能够精确感知与调整抓握过程。例如,人类在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,在机器人领域,如何在不影响运动功能(gōngnéng)的前提下实现全手触觉覆盖,很长时间以来是个难题。
他告诉记者,研究团队(tuánduì)开发的高分辨率(gāofēnbiànlǜ)触觉传感器,覆盖了机器人“手掌”表面70%的广大区域(qūyù),空间分辨率达到0.1毫米,相当于每平方厘米约(yuē)有1万个触觉像素,远超目前商用机器人手的触觉感知能力。
F-TAC Hand的(de)设计灵感来源于人类手部的生物结构。
人类手部触觉(chùjué)系统由两个(liǎnggè)关键要素组成(zǔchéng):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,实现了前所未有的触觉覆盖范围。
论文共同(gòngtóng)第一作者、北京大学人工智能研究院博士生李宇飏告诉记者(jìzhě),团队通过开发一种生成多样化抓取策略的算法,基于概率模型,能够产生大量多样化的抓取方式,其中涵盖(hángài)了与人类非常相似的19种抓取类型(lèixíng)。
他进一步解释:多物体同时抓取,是评估机器人手灵巧性的重要(yào)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夹持的方式实现(shíxiàn),但当用一只手抓取多个物体时,需要做精确的全手(quánshǒu)接触检测并调整运动策略,才能实现精准(jīngzhǔn)、稳定抓取。
实验结果表明,当规划出的多(duō)物体抓取(zhuāqǔ)策略,在现实环境中遇到障碍时,F-TAC Hand能够(nénggòu)在约100毫秒内感知情况并快速切换到替代策略,完成任务。为(wèi)验证这一技术(jìshù)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。
机器人仿生手F-TAC Hand 与(yǔ)人手性能对比图(tú)。研究团队供图
论文共同第一作者、北京通用人工智能研究院研究员刘腾宇(liúténgyǔ)告诉记者,相比没有触觉反馈的系统,F-TAC Hand在(zài)面临执行误差和(hé)物体碰撞风险时表现出(chū)显著的适应性优势,使F-TAC Hand能够(nénggòu)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(bùjǐn)是技术上的(de)(de)突破,更为理解(lǐjiě)智能的本质提供了新视角。”论文通讯作者(zuòzhě)、北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫说,近年来,大型语言模型等基于(jīyú)纯计算的人工智能取得了显著进展(jìnzhǎn),但它们在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,真正的智能行为需要“知行合一”,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(yìyì)。
作为人形机器人与外界交互的(de)重要媒介(méijiè),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)推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊(tèshū)环境作业等领域更广泛的应用。
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