核心提示:抓取不同大小、形狀和紋理的物體對人類來說很容易,但對機器人來說卻很有挑戰(zhàn)性。
節(jié)能機械手學會如何不掉球
抓取不同大小、形狀和紋理的物體對人類來說很容易,但對機器人來說卻很有挑戰(zhàn)性。英國劍橋大學團隊設計了一種低成本、高能效的柔性3D打印機器人手,它憑手腕運動和“皮膚”感覺運作,不僅能抓住一系列物體,而且不會讓它們掉落。研究結果發(fā)表在最近的《先進智能系統(tǒng)》雜志上。
該機械手經過訓練可抓取不同物體,并能利用放置在其“皮膚”上的傳感器提供的信息來預測這些物體是否會掉落。這種被動運動使機器人比全電動手指機器人更容易控制,也更節(jié)能。
研究人員表示,他們的適應性設計可用于開發(fā)低成本機器人,這些機器人能夠進行更自然的運動,并且可學習抓取各種物體。
人手非常復雜,在機器人中重現其所有的靈活性和適應性是一項巨大的研究挑戰(zhàn)。
劍橋大學工程系仿生機器人實驗室研究人員試圖開發(fā)解決這兩個問題的潛在方法:機器人手可用最少的能量以恰當的力量抓取各種物體。
研究人員使用植入了觸覺傳感器的3D打印擬人化手,這樣手就能感覺到它正在觸摸什么。這只手只能進行被動的、基于手腕的運動。團隊對機器人手進行了1200多次測試,觀察其抓住小物體而不掉落的能力。該機器人最初使用小型3D打印塑料球進行訓練,并使用通過人類演示獲得的預定義動作來抓住它們。
機器人通過反復試驗來了解什么樣的抓握會成功。在用球完成訓練后,它會嘗試抓取不同的物體,包括桃子、電腦鼠標和一卷泡沫包裝紙。在這些測試中,機械手成功抓住14個物體中的11個。
將來,該系統(tǒng)可通過多種方式進行擴展,例如通過添加計算機視覺功能,或者教機器人利用其環(huán)境,這將使它能夠抓取更廣泛的物體。
抓取不同大小、形狀和紋理的物體對人類來說很容易,但對機器人來說卻很有挑戰(zhàn)性。英國劍橋大學團隊設計了一種低成本、高能效的柔性3D打印機器人手,它憑手腕運動和“皮膚”感覺運作,不僅能抓住一系列物體,而且不會讓它們掉落。研究結果發(fā)表在最近的《先進智能系統(tǒng)》雜志上。
該機械手經過訓練可抓取不同物體,并能利用放置在其“皮膚”上的傳感器提供的信息來預測這些物體是否會掉落。這種被動運動使機器人比全電動手指機器人更容易控制,也更節(jié)能。
研究人員表示,他們的適應性設計可用于開發(fā)低成本機器人,這些機器人能夠進行更自然的運動,并且可學習抓取各種物體。
人手非常復雜,在機器人中重現其所有的靈活性和適應性是一項巨大的研究挑戰(zhàn)。
劍橋大學工程系仿生機器人實驗室研究人員試圖開發(fā)解決這兩個問題的潛在方法:機器人手可用最少的能量以恰當的力量抓取各種物體。
研究人員使用植入了觸覺傳感器的3D打印擬人化手,這樣手就能感覺到它正在觸摸什么。這只手只能進行被動的、基于手腕的運動。團隊對機器人手進行了1200多次測試,觀察其抓住小物體而不掉落的能力。該機器人最初使用小型3D打印塑料球進行訓練,并使用通過人類演示獲得的預定義動作來抓住它們。
機器人通過反復試驗來了解什么樣的抓握會成功。在用球完成訓練后,它會嘗試抓取不同的物體,包括桃子、電腦鼠標和一卷泡沫包裝紙。在這些測試中,機械手成功抓住14個物體中的11個。
將來,該系統(tǒng)可通過多種方式進行擴展,例如通過添加計算機視覺功能,或者教機器人利用其環(huán)境,這將使它能夠抓取更廣泛的物體。