我国科研团队成功研制“全手触觉机器人仿生手”
我国科研团队成功研制“全手触觉机器人仿生手”
我国科研团队成功研制“全手触觉机器人仿生手”近日,由北京大学、北京通用人工智能(zhìnéng)研究院等单位组成(zǔchéng)的联合科研(kēyán)团队,开发出全球首个同时具备全手(shǒu)高分辨率触觉感知和(hé)完整运动能力的机器人手系统——“基于全手触觉的机器人仿生手”(简称F—TAC Hand),展示了我国在机器人前沿技术领域的创新(chuàngxīn)能力,对推动机器人技术的自主创新和国产化具有重要意义。相关成果北京时间6月9日在国际顶级学术期刊《自然·机器智能》上发表。
手部既是人类改造自然与(yǔ)外界交互的(de)重要器官,也是实现智能的关键载体。人的手部由27块骨骼和34块肌肉组成,提供(tígōng)了24个自由度的灵活性,具有结构高度复杂(fùzá)、功能极为精密等特点。因此,对人类手部功能的研究是具身智能与机器人研究的前沿。
人的手部在拿取物体时(shí)涉及“触觉反馈”与“运动功能”两大能力。以往的研究中,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。研究团队通过传感器与结构一体化设计(shèjì),使F—TAC Hand在保持完整运动能力的前提下,实现了机器人手掌表面高分辨率(gāofēnbiànlǜ)触觉覆盖,使机器人能够像人类(rénlèi)一样通过触觉反馈进行(jìnxíng)精确操作和(hé)适应性抓取。
据介绍,高分辨率触觉传感器覆盖手掌表面70%的区域,空间分辨率达到0.1毫米,相当于每平方厘米约有(yǒu)1万个触觉像素,远超目前商用机器人(jīqìrén)手的触觉感知能力。此外,F—TAC Hand还(hái)借鉴(jièjiàn)了(le)人类手部的生物结构,将17个高分辨率触觉传感器以6种不同配置集成,使其像人类手掌一样,在抓取过程(guòchéng)中实时感知接触变化并迅速调整,极大(jídà)提升了机器人在不确定环境中的操作稳定性(wěndìngxìng)。此外,研究团队还开发出生成人类多样化抓取策略的算法,涵盖了人类常见的19种抓取类型。
实验结果表明,相比没有触觉反馈的系统,F—TAC Hand在面临执行误差和物体碰撞(pèngzhuàng)风险时表现出(chū)显著的适应性优势,平均成功率从53.5%提升至了100%。这项研究成果有望推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境作业等领域的落地(luòdì)应用。论文(lùnwén)通讯作者、北京大学人工智能(réngōngzhìnéng)研究院助理教授朱毅鑫表示:“未来,我们将继续深化触觉感知与(yǔ)机器人控制的结合,探索(tànsuǒ)更加智能的体感交互范式,为实现真正意义上的通用人工智能奠定基础。”
来源(láiyuán) 人民日报客户端
近日,由北京大学、北京通用人工智能(zhìnéng)研究院等单位组成(zǔchéng)的联合科研(kēyán)团队,开发出全球首个同时具备全手(shǒu)高分辨率触觉感知和(hé)完整运动能力的机器人手系统——“基于全手触觉的机器人仿生手”(简称F—TAC Hand),展示了我国在机器人前沿技术领域的创新(chuàngxīn)能力,对推动机器人技术的自主创新和国产化具有重要意义。相关成果北京时间6月9日在国际顶级学术期刊《自然·机器智能》上发表。
手部既是人类改造自然与(yǔ)外界交互的(de)重要器官,也是实现智能的关键载体。人的手部由27块骨骼和34块肌肉组成,提供(tígōng)了24个自由度的灵活性,具有结构高度复杂(fùzá)、功能极为精密等特点。因此,对人类手部功能的研究是具身智能与机器人研究的前沿。
人的手部在拿取物体时(shí)涉及“触觉反馈”与“运动功能”两大能力。以往的研究中,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。研究团队通过传感器与结构一体化设计(shèjì),使F—TAC Hand在保持完整运动能力的前提下,实现了机器人手掌表面高分辨率(gāofēnbiànlǜ)触觉覆盖,使机器人能够像人类(rénlèi)一样通过触觉反馈进行(jìnxíng)精确操作和(hé)适应性抓取。
据介绍,高分辨率触觉传感器覆盖手掌表面70%的区域,空间分辨率达到0.1毫米,相当于每平方厘米约有(yǒu)1万个触觉像素,远超目前商用机器人(jīqìrén)手的触觉感知能力。此外,F—TAC Hand还(hái)借鉴(jièjiàn)了(le)人类手部的生物结构,将17个高分辨率触觉传感器以6种不同配置集成,使其像人类手掌一样,在抓取过程(guòchéng)中实时感知接触变化并迅速调整,极大(jídà)提升了机器人在不确定环境中的操作稳定性(wěndìngxìng)。此外,研究团队还开发出生成人类多样化抓取策略的算法,涵盖了人类常见的19种抓取类型。
实验结果表明,相比没有触觉反馈的系统,F—TAC Hand在面临执行误差和物体碰撞(pèngzhuàng)风险时表现出(chū)显著的适应性优势,平均成功率从53.5%提升至了100%。这项研究成果有望推动机器人技术在医疗、工业制造、特殊环境作业等领域的落地(luòdì)应用。论文(lùnwén)通讯作者、北京大学人工智能(réngōngzhìnéng)研究院助理教授朱毅鑫表示:“未来,我们将继续深化触觉感知与(yǔ)机器人控制的结合,探索(tànsuǒ)更加智能的体感交互范式,为实现真正意义上的通用人工智能奠定基础。”
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