教机器人像人类一样触摸和互动

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导读 机器人在汽车行业应用广泛,近几年开始进入物流等新应用领域。然而,目前的机器人仍面临许多限制。它们通常执行单一动作或固定的动作序列,...

机器人在汽车行业应用广泛,近几年开始进入物流等新应用领域。然而,目前的机器人仍面临许多限制。它们通常执行单一动作或固定的动作序列,每次都以相同的方式重复。

为了提高效率并开辟新的可能性,机器人必须发展更多类似人类的技能,例如快速物理交互、空间理解和快速适应变化。埃因霍温理工大学与埃因霍温理工大学机械工程系非线性控制和机器人技术副教授 Alessandro Saccon 进行了交谈。他最近完成了I.AM 项目,该项目明确侧重于快速物理交互的进步。

为什么冲击感知机器人对人类如此重要?

从安全或人体工程学的角度来看,某些工作并不适合人类。例如,在机场搬运 20 公斤重的行李、在核电站的不安全区域工作或处理灾难场景时,你可能更喜欢机器。还有各种计划将它们送往太空进行行星探索。

然而,与我们相比,机器人与环境的互动仍然处于静态状态:某些关键任务尚无法执行或执行速度太慢。这就是为什么在我们的项目中,我们旨在开发具有冲击感知能力的机器人。这意味着机器人必须学会预测和应对快速接触环境中的重物时会发生什么。

这些机器人与我们一直以来所熟知的传统机器人有何不同?

典型的机器人并非设计用于与周围环境进行动态交互;通常要不惜一切代价避免与周围环境快速接触。机器人文献中有大量科学论文,其重点是避免碰撞。

在 I.AM 项目中,我们的目标是利用碰撞。我们研究了机器人如何快速拾起重物,同时确保此类动作的执行在干扰和感知不准确的情况下仍然可靠。物体可能比机器人预期的重,或者它假设物体在某个位置,但位置略有偏差——甚至可能只有几厘米。如何在存在如此不确定性的情况下让这些动作保持稳健?这是我们一直在深入研究的事情之一。

实际上,您的项目主要涉及哪些活动?

该项目采用了第一原理物理计算,使用质量和摩擦等基本概念,以及软件模拟来识别数学模型和现实世界事件之间的差异。虽然模拟永远无法完美复制机器人行为,但我们改进了这些算法,最重要的是理解了如何继续使用这些算法来控制机器人。

我们通过实时测量机器人与不同场景中各种物体的交互来实现这一点。这是一个迭代周期,您可以在模拟中开发和实施理论机器人控制算法,评估结果,并将其与现实世界的结果进行比较。

您能强调一下该项目的一些主要发现吗?

我们开发了一种遵循自然冲击动力学的新型控制算法,发现了如何让机器人用两只手臂可靠而迅速地抓取重物。我们还了解如何使用软件模拟来获得可用于此目的或其他冲击任务的预测。

在从事这个项目的过程中,我也进一步意识到,复杂的动作和空间感知对于人类来说是多么自然。我们学术研究人员现在正在努力开发硬件、空间感知和规划——尤其是实时了解环境并快速决定下一步做什么的能力,即使在出现故障的情况下也是如此。这是现代机器人技术面临的巨大挑战之一。这些动作对我们来说是自然而直观的,但我们并不完全了解如何做到这些,也不知道如何制造具有类似能力的机器。

还有其他公司参与这个项目吗?

是的,例如,我们的合作伙伴之一是物流流程自动化专家 VanderLande。这是一家来自荷兰的知名大公司,业务遍及全球各个领域,例如机场、仓储和包裹处理。他们提供了大量实际用例,并洞察了该领域当前的瓶颈,即所谓的市场痛点。

此次合作的一大亮点是在埃因霍温理工大学校园内设立了一个共享实验室,方便进行动手测试和密切合作。学生和研究人员都很喜欢它。我们对真实和软件模拟的冲击实验进行了各种比较,并开发了用于运动控制和规划的新型吸盘夹持器。

您认为荷兰在机器人技术方面处于领先地位吗?

就机器人技术而言,荷兰整体上确实取得了重大进展。该国长期以来因在医疗机器人、机器人学习和移动机器人等方面的贡献而闻名。我喜欢认为,通过这个项目及其国际合作,我们也在冲击感知机器人技术方面取得了重大进展。

可以说,这一研究领域起源于此,并已获得全球关注和认可。我们的项目在推动这一主题成为焦点方面发挥了关键作用,很高兴看到我们的工作得到了好评和认可,包括在最近的出版物中。

项目已经完成。未来对你来说会怎样?

我将继续调查和探索新的机会,包括国家和欧洲的资助。我正在考虑后续项目,重点关注我们在这个项目中无法解决的领域,比如快速规划和感知。我还与当地和国际公司保持密切联系,以探索进一步的合作机会。参与该项目的许多学生中,有些已被项目合作伙伴公司聘用:事情正在朝着正确的方向发展。这个项目产生的知名度既具有挑战性,又令人兴奋。虽然这意味着要兼顾更多任务,但我也期待看到未来会怎样。

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