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(rì),由北京大学、北京通用人工智能研究院(yánjiūyuàn)等单位组成的联合科研团队,开发出(chū)全球首个同时具备全手高分辨率(gāofēnbiànlǜ)触觉感知和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(zài)机器人前沿技术领域的创新能力,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(shàng)发表。
手部既(jì)是人类改造自然与外界交互的重要器官,也是实现智能的关键(guānjiàn)载体。人的手部由27块骨骼和34块肌肉组成(zǔchéng),提供了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(zài)拿取(qǔ)物体时涉及“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(shì)机器人研究领域中的关键挑战之一(zhīyī)。研究团队通过传感器与结构一体化设计,使F—TAC Hand在保持(bǎochí)完整运动能力的前提下,实现了机器人手掌表面高分辨率触觉覆盖,使机器人能够像人类一样通过触觉反馈进行精确操作和(hé)适应性抓取。
据介绍(jùjièshào),高分辨率触觉传感器覆盖手掌表面70%的区域,空间(kōngjiān)分辨率达到0.1毫米,相当于每(měi)平方厘米约有1万个触觉像素,远超目前商用(shāngyòng)机器人手的触觉感知能力。此外,F—TAC Hand还借鉴了人类手部(shǒubù)的生物结构,将17个高分辨率触觉传感器以6种(zhǒng)不同配置集成,使其像人类手掌一样,在(zài)抓取过程中实时感知接触变化并迅速调整,极大提升了机器人在不确定环境中的操作稳定性。此外,研究团队还开发出生成人类多样化抓取策略的算法(suànfǎ),涵盖了人类常见的19种抓取类型。
实验结果表明,相比没有(méiyǒu)触觉反馈的系统(xìtǒng),F—TAC Hand在面临执行误差和物体碰撞风险时表现出显著的适应性优势,平均成功率从53.5%提升至了100%。这项(zhèxiàng)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(zuòyè)等领域的落地应用。论文通讯作者、北京大学人工智能(réngōngzhìnéng)研究院助理教授朱毅鑫表示(biǎoshì):“未来,我们将继续深化触觉感知与机器人控制的结合,探索更加智能的体感交互范式,为实现真正意义上的通用(tōngyòng)人工智能奠定基础。”
来源 人民日报(rénmínrìbào)客户端
近日(rì),由北京大学、北京通用人工智能研究院(yánjiūyuàn)等单位组成的联合科研团队,开发出(chū)全球首个同时具备全手高分辨率(gāofēnbiànlǜ)触觉感知和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(zài)机器人前沿技术领域的创新能力,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(shàng)发表。
手部既(jì)是人类改造自然与外界交互的重要器官,也是实现智能的关键(guānjiàn)载体。人的手部由27块骨骼和34块肌肉组成(zǔchéng),提供了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(zài)拿取(qǔ)物体时涉及“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(shì)机器人研究领域中的关键挑战之一(zhīyī)。研究团队通过传感器与结构一体化设计,使F—TAC Hand在保持(bǎochí)完整运动能力的前提下,实现了机器人手掌表面高分辨率触觉覆盖,使机器人能够像人类一样通过触觉反馈进行精确操作和(hé)适应性抓取。
据介绍(jùjièshào),高分辨率触觉传感器覆盖手掌表面70%的区域,空间(kōngjiān)分辨率达到0.1毫米,相当于每(měi)平方厘米约有1万个触觉像素,远超目前商用(shāngyòng)机器人手的触觉感知能力。此外,F—TAC Hand还借鉴了人类手部(shǒubù)的生物结构,将17个高分辨率触觉传感器以6种(zhǒng)不同配置集成,使其像人类手掌一样,在(zài)抓取过程中实时感知接触变化并迅速调整,极大提升了机器人在不确定环境中的操作稳定性。此外,研究团队还开发出生成人类多样化抓取策略的算法(suànfǎ),涵盖了人类常见的19种抓取类型。
实验结果表明,相比没有(méiyǒu)触觉反馈的系统(xìtǒng),F—TAC Hand在面临执行误差和物体碰撞风险时表现出显著的适应性优势,平均成功率从53.5%提升至了100%。这项(zhèxiàng)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(zuòyè)等领域的落地应用。论文通讯作者、北京大学人工智能(réngōngzhìnéng)研究院助理教授朱毅鑫表示(biǎoshì):“未来,我们将继续深化触觉感知与机器人控制的结合,探索更加智能的体感交互范式,为实现真正意义上的通用(tōngyòng)人工智能奠定基础。”
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