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触感条件反射性的机器人柔性手,整理杂乱的空间 |
| 编辑：创泽 来源：CAAI认知系统与信息处理专委会 时间：2023/6/19 |
在操纵街机爪子时，玩家可以计划她想要的一切。但是一旦她按下操纵杆按钮，那就是一场观望游戏。如果爪子没有击中目标，她将不得不从头开始，以获得另一个奖品的机会。街机爪的缓慢而刻意的方法类似于最先进的拾取和放置机器人，它们使用高级规划师来处理视觉图像并计划一系列动作来抓取物体。如果夹持器错过了标记，它将回到起点，控制器必须在那里制定新计划。 为了给机器人带来更灵活、更人性化的触感，麻省理工学院的工程师们开发出一种条件反射型抓手，可以快速适应滚动、手掌或捏住物体以获得更好的抓握。它能够在不涉及更高级别的规划情况下进行这些“最后一厘米”调整，就像一个人如何在没有太多意识的情况下在黑暗中摸索床头玻璃杯一样。 新设计是第一个将反射纳入机器人规划架构的设计。目前，该系统是一个概念验证，并为将反射嵌入机器人系统提供了一个通用的组织结构。展望未来，研究人员计划对更复杂的反射进行编程，以实现灵活，适应性强的机器，可以在不断变化的环境中与人类一起工作。“在人们生活和工作的环境中，总是会有不确定性，”麻省理工学院机械工程系研究生安德鲁·萨卢托斯说。“有人可以在桌子上放一些新东西，或者在休息室里搬一些东西，或者在水槽里加一个额外的盘子。我们希望具有反射能力的机器人能够适应并应对这种不确定性。 SaLoutos和他的同事将于五月在IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA）上发表一篇关于他们设计的论文。他的麻省理工学院合著者包括博士后Hongmin Kim，研究生Elijah Stanger-Jones，Menglong Guo SM 和麻省理工学院仿生机器人实验室主任机械工程教授Sangbae Kim。 许多现代机器人抓手是为相对缓慢和精确的任务而设计的，例如在工厂装配线上重复地将相同的零件装配在一起。这些系统依赖于来自车载摄像头的视觉数据；处理这些数据会限制机器人的反应时间，特别是当它需要从失败的抓取中恢复时。 在他们的新工作中，Kim的团队建立了一个更具反射性和反应性的平台，使用他们最初为该小组的迷你猎豹开发的快速，响应的执行器，这是一种灵活的四足机器人，旨在奔跑，跳跃，并快速适应各种类型的地形。
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