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“萬(wàn)物”皆可盤?機(jī)械手竟然也學(xué)會(huì)了!

指南車機(jī)器人科技 ? 來(lái)源:指南車機(jī)器人科技 ? 2023-08-02 16:53 ? 次閱讀
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此前,特斯拉宣布研究制作專業(yè)級(jí)別的人形機(jī)器人,這一舉動(dòng)引起了廣泛關(guān)注,讓人形機(jī)器人賽道熱度暴漲。國(guó)內(nèi)外眾多企業(yè)也紛紛跟進(jìn),接連推出自己的人形機(jī)器人產(chǎn)品。

然而,當(dāng)前市場(chǎng)上很多的人形機(jī)器人的手部設(shè)計(jì)和功能都存在一定的缺陷。

比如,小米推出的“鐵大”人形機(jī)器人,其手部像帶了一幅鯊魚(yú)手套,完全沒(méi)有手指設(shè)計(jì),只能進(jìn)行開(kāi)合夾取動(dòng)作。

與之類似,傅利葉智能近日發(fā)布的GR-1通用人形機(jī)器人手部也是兩片式夾爪式設(shè)計(jì)。

即便是很早就開(kāi)始人形機(jī)器人研究的波士頓動(dòng)力,其Atlas的手部設(shè)計(jì)也是直接用一個(gè)與肘部相似的黑色半球狀連接,后面雖然進(jìn)行了改進(jìn)但也僅僅是換了一個(gè)夾爪。

特斯拉的人形機(jī)器人“擎天柱”雖然對(duì)此進(jìn)行了更為精細(xì)化的改進(jìn),能完成一些相對(duì)更為精細(xì)的操作,但在敏捷性方面仍然有待進(jìn)步。

近日,由香港科技大學(xué)和加州大學(xué)圣地亞哥分校的幾位學(xué)者(陳啟峰1 , 尹兆恒1+ , 王小龍2, 秦宇哲2 , 黃丙浩2+ , )聯(lián)合發(fā)表在《arxiv》上的研究成果或許能為人形機(jī)器人手部靈活性的提升帶來(lái)一些幫助。

據(jù)悉,陳啟峰團(tuán)隊(duì)推出了一種新系統(tǒng)Touch Dexterity,可以僅通過(guò)觸覺(jué)來(lái)執(zhí)行手中的對(duì)象旋轉(zhuǎn),且不受視覺(jué)傳感限制,為多指機(jī)器人提供更加靈敏的觸覺(jué)感知。

▍人手?機(jī)械手?靈活性主要依靠啥?

通過(guò)上面的視頻,我們可以看到多指機(jī)械手不僅能夠圍繞不同軸旋轉(zhuǎn)現(xiàn)實(shí)世界的物體,還能在黑暗環(huán)境中進(jìn)行手動(dòng)操作。

這其中的關(guān)鍵便在于陳啟峰團(tuán)隊(duì)推出的新觸覺(jué)感知系統(tǒng)Touch Dexterity。

盲人摸象的故事想必大家都聽(tīng)過(guò),觸覺(jué)信息雖不能反映全部情況,但它揭示了可能無(wú)法直接從視覺(jué)推斷出的有用聯(lián)系信息,在人類的靈活性中起著至關(guān)重要的作用。

人類可以在不使用視覺(jué)的情況下進(jìn)行手動(dòng)靈巧操作,那么機(jī)械手是否能具有同樣的能力?在此動(dòng)機(jī)的推動(dòng)下,陳啟峰團(tuán)隊(duì)首先對(duì)觸摸信息的幫助進(jìn)行了深度了解。

為了了解觸摸信息有何幫助,陳啟峰團(tuán)隊(duì)從形狀理解的角度進(jìn)行了一項(xiàng)研究。在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)旋轉(zhuǎn)卷展來(lái)預(yù)測(cè)對(duì)象的形狀后,團(tuán)隊(duì)使用它通過(guò)旋轉(zhuǎn)卷展來(lái)預(yù)測(cè)新物體的形狀。

團(tuán)隊(duì)進(jìn)而發(fā)現(xiàn),只有觸摸信息出現(xiàn)在卷展欄中,才能準(zhǔn)確地重建對(duì)象的形狀。

因此團(tuán)隊(duì)決定嘗試賦予機(jī)械手觸摸能力以實(shí)現(xiàn)機(jī)械手的敏捷靈活性。

▍靈巧操縱系統(tǒng)Touch Dexterity

在經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)后,陳啟峰團(tuán)隊(duì)推出了觸覺(jué)感知系統(tǒng)Touch Dexterity,實(shí)現(xiàn)了多指機(jī)械手僅適用觸摸即可進(jìn)行手動(dòng)旋轉(zhuǎn),即便在系統(tǒng)看不見(jiàn)的情況下,多指機(jī)械手也依然能夠圍繞不同的軸旋轉(zhuǎn)各種現(xiàn)實(shí)世界的物體。

據(jù)了解,觸覺(jué)感知系統(tǒng)Touch Dexterity由Allegro 機(jī)械手和 16 個(gè)低成本力敏電阻 (FSR) 傳感器的硬件組成。觸摸感應(yīng)陣列可以提供關(guān)鍵手部物體接觸的反饋,并幫助手理解形狀,確保復(fù)雜的手部物體操作的成功。

具體來(lái)看,陳啟峰團(tuán)隊(duì)棄用了傳統(tǒng)依賴小區(qū)域內(nèi)的精確觸覺(jué)傳感的設(shè)計(jì),提出了一種新的靈巧操縱系統(tǒng)設(shè)計(jì)——使用覆蓋整個(gè)機(jī)器人手(手掌、手指鏈接、指尖)一側(cè)的密集二元力傳感器(觸摸或無(wú)觸摸)。

這不僅設(shè)計(jì)成本低廉,可以提供更大的對(duì)象覆蓋范圍,同時(shí)最小化 Sim2Real 間隙。

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在學(xué)習(xí)流程方面,陳啟峰團(tuán)隊(duì)通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練控制策略來(lái)旋轉(zhuǎn)模擬中的多個(gè)對(duì)象。多指機(jī)械手學(xué)習(xí)到的策略可以直接轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實(shí)中并泛化到看不見(jiàn)的新物體。

由于系統(tǒng)不依賴于視覺(jué),這為靈巧操縱系統(tǒng)在難以獲得可靠視覺(jué)輸入的復(fù)雜現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的應(yīng)用提供了巨大優(yōu)勢(shì)。

值得一提的是,結(jié)合各種學(xué)習(xí)的對(duì)象旋轉(zhuǎn)原語(yǔ),Touch Dexterity還提供了方便人類共享的控制界面,擦左元可以使用鍵盤控制系統(tǒng)重新定向?qū)ο蟆?/p>

▍結(jié)語(yǔ)

Touch Dexterity系統(tǒng)對(duì)于機(jī)械手敏捷靈活性的提升效果顯而易見(jiàn),特斯拉擎天柱手部做了11個(gè)精細(xì)的自由度的設(shè)計(jì)顯然是想要充分發(fā)揮人形機(jī)器人手部的作用??梢宰屒嫣熘诤跓艄S中摸黑干活的Touch Dexterity,馬斯克看了都要心動(dòng)吧!

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原文標(biāo)題:“萬(wàn)物”皆可盤?機(jī)械手竟然也學(xué)會(huì)了!

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