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(jìzhě) 邱晨辉
想过机器人能(néng)像人类一样,灵巧地拿起易碎(yìsuì)花瓶,或同时抓起多个形状各异(gèyì)的物品吗?这些人类手部的“拿手好戏”,如今机器人手也能做到了。
6月9日,北京大学人工智能研究(yánjiū)院(yánjiūyuàn)、北京大学武汉人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大学工学院和(hé)伦敦玛丽女王大学联合组成的研究团队,取得这样一项机器人技术突破,成果(chéngguǒ)论文《高分辨率触觉感知机器手实现类人适应性抓取(zhuāqǔ)》当天在国际学术期刊《自然-机器智能》刊发。
机器人仿生(fǎngshēng)手F-TAC Hand抓取多物体示意图。研究团队供图(gōngtú)
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。手部既是人类改造自然与外界交互的核心器官,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介绍,人的手部具有(jùyǒu)结构高度复杂、功能极为精密的特点,手部由27块(kuài)骨骼和34块肌肉组成,提供了24个自由度的灵活性。对(duì)人类手部功能的研究,是具身智能与机器人学科研(kēyán)的前沿领域。
他告诉(gàosù)记者,人在拿取物体时涉及“触觉反馈(fǎnkuì)”与“运动功能”两大能力:触觉反馈包含运动觉与皮肤触觉,前者通过肌肉(jīròu)、肌腱和(hé)关节感知力量,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、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(yú)关节和肢体,从而实现精确的运动控制。
在以往(yǐwǎng)的研究中,触觉反馈与运动(yùndòng)能力的整合,被(bèi)认为是机器人研究领域中的关键挑战之一。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(jùbèi)全手高分辨率触觉感知和完整运动能力的机器人手系统(xìtǒng)。
机器人仿生(fǎngshēng)手F-TAC Hand示意图。研究团队供图
论文共同第一(dìyī)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(rénlèi)手部的灵活性(línghuóxìng)和适应性,很大程度上归功于其密集的触觉传感能力,这使人们能够精确感知与调整抓握过程。例如,人类在抓取一个(yígè)装满水的杯子与一个空杯子时,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(xià)实现全手触觉覆盖,很长时间以来是个难题。
他告诉(gàosù)记者,研究团队(tuánduì)开发的高分辨率触觉传感器,覆盖了(le)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(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)系统由两个关键要素(yàosù)组成:遍布皮肤的密集(mìjí)触觉传感器阵列和大脑中(zhōng)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(le)这种设计,将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(cèlüè)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(fāngshì)实现(shíxiàn),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(cáinéng)实现精准、稳定抓取。
实验结果表明,当(dāng)规划(guīhuà)出的多物体抓取策略,在(zài)现实环境中遇到(dào)障碍时,F-TAC Hand能够在约100毫秒内感知情况并快速切换到替代策略,完成任务。为验证这一技术的实际效果,研究团队在600次真实世界(zhēnshíshìjiè)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 与人手性能对比图(tú)。研究团队(tuánduì)供图
论文(lùnwén)共同第一作者、北京通用(tōngyòng)人工智能研究院研究员刘腾宇告诉记者,相比没有触觉反馈的系统,F-TAC Hand在面临执行误差和物体碰撞风险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(zhōng)保持高效灵活的操作能力(cāozuònénglì),这对机器人在家庭、医疗和工业(gōngyè)环境中的实际应用至关重要。
“这项研究不仅是技术上的(de)突破,更为理解智能的本质(běnzhì)提供了新视角(xīnshìjiǎo)。”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(shuō),近年来,大型语言模型等基于纯计算的人工智能取得了显著进展,但它们在处理物理世界的实际交互(jiāohù)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(zhīxínghéyī)”,丰富的感知能力对于机器智能的发展同样不可或缺(bùkěhuòquē)。F-TAC Hand的成功,为“具身(jùshēn)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。
作为人形机器人(jīqìrén)与外界交互的重要媒介,机器人手(shǒu)是机器人功能性的直接体现,需要(xūyào)“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(zhèxiàng)研究成果有望推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境作业等领域更广泛的应用。
来源:中国青年报(zhōngguóqīngniánbào)客户端
中青报·中青网记者(jìzhě) 邱晨辉
想过机器人能(néng)像人类一样,灵巧地拿起易碎(yìsuì)花瓶,或同时抓起多个形状各异(gèyì)的物品吗?这些人类手部的“拿手好戏”,如今机器人手也能做到了。
6月9日,北京大学人工智能研究(yánjiū)院(yánjiūyuàn)、北京大学武汉人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大学工学院和(hé)伦敦玛丽女王大学联合组成的研究团队,取得这样一项机器人技术突破,成果(chéngguǒ)论文《高分辨率触觉感知机器手实现类人适应性抓取(zhuāqǔ)》当天在国际学术期刊《自然-机器智能》刊发。
机器人仿生(fǎngshēng)手F-TAC Hand抓取多物体示意图。研究团队供图(gōngtú)
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。手部既是人类改造自然与外界交互的核心器官,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介绍,人的手部具有(jùyǒu)结构高度复杂、功能极为精密的特点,手部由27块(kuài)骨骼和34块肌肉组成,提供了24个自由度的灵活性。对(duì)人类手部功能的研究,是具身智能与机器人学科研(kēyán)的前沿领域。
他告诉(gàosù)记者,人在拿取物体时涉及“触觉反馈(fǎnkuì)”与“运动功能”两大能力:触觉反馈包含运动觉与皮肤触觉,前者通过肌肉(jīròu)、肌腱和(hé)关节感知力量,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、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(yú)关节和肢体,从而实现精确的运动控制。
在以往(yǐwǎng)的研究中,触觉反馈与运动(yùndòng)能力的整合,被(bèi)认为是机器人研究领域中的关键挑战之一。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(jùbèi)全手高分辨率触觉感知和完整运动能力的机器人手系统(xìtǒng)。
机器人仿生(fǎngshēng)手F-TAC Hand示意图。研究团队供图
论文共同第一(dìyī)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(rénlèi)手部的灵活性(línghuóxìng)和适应性,很大程度上归功于其密集的触觉传感能力,这使人们能够精确感知与调整抓握过程。例如,人类在抓取一个(yígè)装满水的杯子与一个空杯子时,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(xià)实现全手触觉覆盖,很长时间以来是个难题。
他告诉(gàosù)记者,研究团队(tuánduì)开发的高分辨率触觉传感器,覆盖了(le)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(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)系统由两个关键要素(yàosù)组成:遍布皮肤的密集(mìjí)触觉传感器阵列和大脑中(zhōng)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(le)这种设计,将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(cèlüè)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(fāngshì)实现(shíxiàn),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(cáinéng)实现精准、稳定抓取。
实验结果表明,当(dāng)规划(guīhuà)出的多物体抓取策略,在(zài)现实环境中遇到(dào)障碍时,F-TAC Hand能够在约100毫秒内感知情况并快速切换到替代策略,完成任务。为验证这一技术的实际效果,研究团队在600次真实世界(zhēnshíshìjiè)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 与人手性能对比图(tú)。研究团队(tuánduì)供图
论文(lùnwén)共同第一作者、北京通用(tōngyòng)人工智能研究院研究员刘腾宇告诉记者,相比没有触觉反馈的系统,F-TAC Hand在面临执行误差和物体碰撞风险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(zhōng)保持高效灵活的操作能力(cāozuònénglì),这对机器人在家庭、医疗和工业(gōngyè)环境中的实际应用至关重要。
“这项研究不仅是技术上的(de)突破,更为理解智能的本质(běnzhì)提供了新视角(xīnshìjiǎo)。”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(shuō),近年来,大型语言模型等基于纯计算的人工智能取得了显著进展,但它们在处理物理世界的实际交互(jiāohù)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(zhīxínghéyī)”,丰富的感知能力对于机器智能的发展同样不可或缺(bùkěhuòquē)。F-TAC Hand的成功,为“具身(jùshēn)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。
作为人形机器人(jīqìrén)与外界交互的重要媒介,机器人手(shǒu)是机器人功能性的直接体现,需要(xūyào)“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(zhèxiàng)研究成果有望推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境作业等领域更广泛的应用。
来源:中国青年报(zhōngguóqīngniánbào)客户端




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