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(língqiǎo)地拿起易碎花瓶(huāpíng),或同时抓起多个形状各异的(de)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院(yánjiūyuàn)、北京大学武汉(wǔhàn)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(jīqìrén)技术突破,成果论文《高分辨率触觉感知机器手实现类人(lèirén)适应性抓取》当天在国际(guójì)学术期刊《自然-机器智能》刊发。
机器人仿生手(shǒu)F-TAC Hand抓取多物体示意图。研究团队供图(gōngtú)
随着人类的进化,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(shì)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(yánjiū)院研究员李皖林介绍,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(gǔgé)和34块肌肉组成,提供(tígōng)了24个自由度的灵活性。对人类手部功能的研究,是具身(jùshēn)智能与机器人学科研的前沿领域。
他告诉记者,人在(zài)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、肌腱和关节感知力量,后者通过皮肤感知接触(jiēchù)状态(zhuàngtài)、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(yánjiū)关节的角度、位置及其运动的几何关系,后者研究力和扭矩(niǔjǔ)如何作用于关节和肢体,从而实现精确的运动控制。
在以往的研究(yánjiū)中(zhōng),触觉反馈与运动能力的整合,被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(shǒu)触觉的机器人仿生手”(Full-hand Tactile-embedded Biomimetic Hand,简称F-TAC Hand),是国际(guójì)罕见同时具备(jùbèi)全手高分辨率触觉感知和(hé)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。研究团队(tuánduì)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(qí)密集的触觉传感能力(nénglì),这使人们能够精确感知与调整(tiáozhěng)抓握过程。例如(lìrú),人类在(zài)抓取一个装满水的杯子与一个空(kōng)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,研究团队开发的(de)高分辨率触觉(chùjué)传感器,覆盖了机器人“手掌”表面70%的广大区域,空间(kōngjiān)分辨率达到0.1毫米,相当于每平方厘米约有1万个触觉像素,远超目前商用机器人手的触觉感知能力(nénglì)。
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(shǒubù)触觉系统由两个关键要素组成:遍布皮肤的密集触觉传感器阵列和大脑中(zhōng)专门解释(jiěshì)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17个高分辨率触觉传感器,以6种不(bù)同配置集成在一起,并在不牺牲灵活性的前提(qiántí)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(le)与人类(rénlèi)非常相似(xiāngsì)的19种抓取类型。
他进一步解释: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(dānyī)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,但(dàn)当用一只手抓取多个物体时,需要做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,当规划出的(de)多物体(wùtǐ)抓取策略,在现实环境中遇到障碍时,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(rènwù)。为验证这一技术的实际效果,研究(yánjiū)团队在600次(cì)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(rénshǒu)性能对比图。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告诉记者,相比没有触觉(chùjué)反馈的系统,F-TAC Hand在面临执行误差(wùchā)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(xiàng)人类(rénlèi)一样,在不确定环境中保持高效灵活的操作能力,这(zhè)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(zhèxiàng)研究不仅是技术上的突破,更为理解智能的本质提供了新视角。”论文通讯(tōngxùn)作者、北京大学人工智能研究院助理教授(jiàoshòu)朱毅鑫说,近年来,大型语言(yǔyán)模型等基于纯计算的人工智能取得(qǔde)了显著(xiǎnzhù)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(nénglì)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。
作为人形机器人(jīqìrén)与外界交互的重要媒介,机器人手是(shǒushì)机器人功能性的直接体现(tǐxiàn),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,这项研究成果有望推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境(huánjìng)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 邱晨辉(qiūchénhuī)
想过机器人能像人类一样,灵巧(língqiǎo)地拿起易碎花瓶(huāpíng),或同时抓起多个形状各异的(de)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院(yánjiūyuàn)、北京大学武汉(wǔhàn)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(jīqìrén)技术突破,成果论文《高分辨率触觉感知机器手实现类人(lèirén)适应性抓取》当天在国际(guójì)学术期刊《自然-机器智能》刊发。
机器人仿生手(shǒu)F-TAC Hand抓取多物体示意图。研究团队供图(gōngtú)
随着人类的进化,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(shì)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(yánjiū)院研究员李皖林介绍,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(gǔgé)和34块肌肉组成,提供(tígōng)了24个自由度的灵活性。对人类手部功能的研究,是具身(jùshēn)智能与机器人学科研的前沿领域。
他告诉记者,人在(zài)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、肌腱和关节感知力量,后者通过皮肤感知接触(jiēchù)状态(zhuàngtài)、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(yánjiū)关节的角度、位置及其运动的几何关系,后者研究力和扭矩(niǔjǔ)如何作用于关节和肢体,从而实现精确的运动控制。
在以往的研究(yánjiū)中(zhōng),触觉反馈与运动能力的整合,被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(shǒu)触觉的机器人仿生手”(Full-hand Tactile-embedded Biomimetic Hand,简称F-TAC Hand),是国际(guójì)罕见同时具备(jùbèi)全手高分辨率触觉感知和(hé)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。研究团队(tuánduì)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(qí)密集的触觉传感能力(nénglì),这使人们能够精确感知与调整(tiáozhěng)抓握过程。例如(lìrú),人类在(zài)抓取一个装满水的杯子与一个空(kōng)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,研究团队开发的(de)高分辨率触觉(chùjué)传感器,覆盖了机器人“手掌”表面70%的广大区域,空间(kōngjiān)分辨率达到0.1毫米,相当于每平方厘米约有1万个触觉像素,远超目前商用机器人手的触觉感知能力(nénglì)。
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(shǒubù)触觉系统由两个关键要素组成:遍布皮肤的密集触觉传感器阵列和大脑中(zhōng)专门解释(jiěshì)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17个高分辨率触觉传感器,以6种不(bù)同配置集成在一起,并在不牺牲灵活性的前提(qiántí)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(le)与人类(rénlèi)非常相似(xiāngsì)的19种抓取类型。
他进一步解释: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(dānyī)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,但(dàn)当用一只手抓取多个物体时,需要做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,当规划出的(de)多物体(wùtǐ)抓取策略,在现实环境中遇到障碍时,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(rènwù)。为验证这一技术的实际效果,研究(yánjiū)团队在600次(cì)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(rénshǒu)性能对比图。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告诉记者,相比没有触觉(chùjué)反馈的系统,F-TAC Hand在面临执行误差(wùchā)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(xiàng)人类(rénlèi)一样,在不确定环境中保持高效灵活的操作能力,这(zhè)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(zhèxiàng)研究不仅是技术上的突破,更为理解智能的本质提供了新视角。”论文通讯(tōngxùn)作者、北京大学人工智能研究院助理教授(jiàoshòu)朱毅鑫说,近年来,大型语言(yǔyán)模型等基于纯计算的人工智能取得(qǔde)了显著(xiǎnzhù)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(nénglì)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。
作为人形机器人(jīqìrén)与外界交互的重要媒介,机器人手是(shǒushì)机器人功能性的直接体现(tǐxiàn),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,这项研究成果有望推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境(huánjìng)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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