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
想过机器人能像(xiàng)人类一样,灵巧地拿起易碎花瓶(huāpíng),或同时抓起多个形状(xíngzhuàng)各异的物品吗?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、北京大学工学院和伦敦(lúndūn)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(shǒu)实现类人适应性抓取》当天在(zài)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)多物体示意图。研究(yánjiū)团队供图
随着人(rén)类的进化,手部的功能由攀爬(pānpá)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(dìyī)作者、北京通用(tōngyòng)人工智能研究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块骨骼和34块肌肉组成,提供了24个自由度(zìyóudù)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(kēyán)的前沿领域。
他告诉记者,人在拿取物体时涉及“触觉(jué)反馈”与“运动(yùndòng)功能”两大能力:触觉反馈包含运动觉与皮肤(pífū)触觉,前者通过肌肉(jīròu)、肌腱和(hé)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、位置及其运动的几何关系,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,被认为是机器人研究领域中的关键挑战之一。此次(cǐcì)研究团队开发的“基于(jīyú)全手(quánshǒu)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(xìtǒng)。
机器人仿生手(shǒu)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(wánquán)不同。然而(ránér),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(nántí)。
他告诉记者,研究团队开发(kāifā)的高分辨率触觉(chùjué)传感器,覆盖了机器人“手掌”表面70%的广大区域,空间分辨率达到0.1毫米,相当于(xiāngdāngyú)每平方厘米约有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(shèjì)灵感来源于人类手部的生物结构。
人类手部触觉系统由两个关键要素组成:遍布皮肤的(de)密集触觉传感器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(zǐhángshuō),F-TAC Hand模拟了这种设计(shèjì),将17个高分辨率触觉传感器,以6种不(bù)同配置集成在(zài)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(yīzhǒng)生成多样化(duōyànghuà)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(pínggū)机器人手灵巧性的(de)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(yùndòng)策略,才能实现精准、稳定抓取。
实验结果表明,当规划(guīhuà)出的多(duō)物体抓取策略,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(kuàisù)切换到替代策略,完成任务。为(wèi)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(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告诉记者,相比没有(méiyǒu)触觉反馈的系统,F-TAC Hand在面临执行(zhíxíng)误差和物体碰撞风险时表现出显著的适应性优势,使(shǐ)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(zhè)对机器人在家庭、医疗和工业环境中的实际(shíjì)应用至关重要。
“这项研究不仅是技术(jìshù)上的(de)突破,更为(gèngwéi)理解(lǐjiě)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(yánjiūyuàn)助理教授朱毅鑫说,近年来,大型语言模型等基于纯计算(jìsuàn)的人工智能取得了显著进展,但它们在处理(chǔlǐ)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(xìtǒng)具有重要启示意义。
作为人形机器人与外界交互的重要(zhòngyào)媒介,机器人手是(shǒushì)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、特殊环境作业等领域(lǐngyù)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(jìzhě) 邱晨辉
想过机器人能像(xiàng)人类一样,灵巧地拿起易碎花瓶(huāpíng),或同时抓起多个形状(xíngzhuàng)各异的物品吗?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、北京大学工学院和伦敦(lúndūn)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(shǒu)实现类人适应性抓取》当天在(zài)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)多物体示意图。研究(yánjiū)团队供图
随着人(rén)类的进化,手部的功能由攀爬(pānpá)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(dìyī)作者、北京通用(tōngyòng)人工智能研究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块骨骼和34块肌肉组成,提供了24个自由度(zìyóudù)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(kēyán)的前沿领域。
他告诉记者,人在拿取物体时涉及“触觉(jué)反馈”与“运动(yùndòng)功能”两大能力:触觉反馈包含运动觉与皮肤(pífū)触觉,前者通过肌肉(jīròu)、肌腱和(hé)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、位置及其运动的几何关系,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,被认为是机器人研究领域中的关键挑战之一。此次(cǐcì)研究团队开发的“基于(jīyú)全手(quánshǒu)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(xìtǒng)。
机器人仿生手(shǒu)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(wánquán)不同。然而(ránér),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(nántí)。
他告诉记者,研究团队开发(kāifā)的高分辨率触觉(chùjué)传感器,覆盖了机器人“手掌”表面70%的广大区域,空间分辨率达到0.1毫米,相当于(xiāngdāngyú)每平方厘米约有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(shèjì)灵感来源于人类手部的生物结构。
人类手部触觉系统由两个关键要素组成:遍布皮肤的(de)密集触觉传感器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(zǐhángshuō),F-TAC Hand模拟了这种设计(shèjì),将17个高分辨率触觉传感器,以6种不(bù)同配置集成在(zài)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(yīzhǒng)生成多样化(duōyànghuà)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(pínggū)机器人手灵巧性的(de)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(yùndòng)策略,才能实现精准、稳定抓取。
实验结果表明,当规划(guīhuà)出的多(duō)物体抓取策略,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(kuàisù)切换到替代策略,完成任务。为(wèi)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(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告诉记者,相比没有(méiyǒu)触觉反馈的系统,F-TAC Hand在面临执行(zhíxíng)误差和物体碰撞风险时表现出显著的适应性优势,使(shǐ)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(zhè)对机器人在家庭、医疗和工业环境中的实际(shíjì)应用至关重要。
“这项研究不仅是技术(jìshù)上的(de)突破,更为(gèngwéi)理解(lǐjiě)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(yánjiūyuàn)助理教授朱毅鑫说,近年来,大型语言模型等基于纯计算(jìsuàn)的人工智能取得了显著进展,但它们在处理(chǔlǐ)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(xìtǒng)具有重要启示意义。
作为人形机器人与外界交互的重要(zhòngyào)媒介,机器人手是(shǒushì)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、特殊环境作业等领域(lǐngyù)更广泛的应用。
来源(láiyuán):中国青年报客户端




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