以機器人抓取場景為例,抓取和操作物體是完成各種復雜任務的基礎,目前實現(xiàn)穩(wěn)定的抓取和操作仍然具有挑戰(zhàn)。
先是視覺感知的局限性,尤其是在復雜環(huán)境下,遮擋、噪音和背景復雜性等因素可能
影響視覺感知效果,導致抓取任務失敗。其次是視覺反饋往往無法提供物體的具體物理
特性信息,如材質(zhì)、剛度、重量等,這也限制了機器人在抓取過程中的準確性和穩(wěn)定性。
目前可以通過導人觸覺傳感器以解決單視覺感知的局限性,通過在機器人執(zhí)行器上安裝
觸覺傳感器,可以記錄整個抓取過程中物體的受力變化,為機器人提供豐富的抓取解決
時序數(shù)據(jù)。通過合適的數(shù)據(jù)處理和分類器,有效提G機器人在復雜環(huán)境中抓取穩(wěn)定性和
分類準確性。
同樣僅憑觸覺信息而不具備視覺系統(tǒng),盡管靈巧手能感知到與接觸物體的受力關系,但
是由于不清楚物體的特征,無法準確判斷機械臂、靈巧手相對操作物體的位置及是否選
擇正確的動作抓取軌跡與區(qū)域,亦會導致抓取失敗。
一個典型的手眼協(xié)同能通過視覺做好對靈巧手位置的判斷、動作的規(guī)劃及與物體交互策略判定,并能夠根據(jù)手的傳感器信息,判斷力的大小方向是否合適,從而大幅提升定向抓取操作的成功率。而人形機器人的上肢操作功能核心為靈巧手的手眼協(xié)同,手眼協(xié)同的能力決定了人形機器人上肢能力上限。
雙手靈巧配合可完成具有生物運動特征的圍巾佩戴任務;靈巧手精準執(zhí)行酒杯和酒瓶的抓握,雙臂+雙手協(xié)同完成倒酒操作;對日常保潔工作的覆蓋,包括在室內(nèi)場景巡航,針對衛(wèi)生間、餐桌等場景的保潔操作
大規(guī)模應用場景不足,應用場景直接影響機器人需求的剛性程度;人形機器人機構(gòu)復雜,制造成本高昂,成本控制有賴于大規(guī)模生產(chǎn)的基礎及多方位的技術(shù)
具身智能包含具身感知、具身想象和具身執(zhí)行三個模塊,各學科相對成熟的積累為具身智能進一步發(fā)展提供基礎,通過多模型訓練,在多傳感器合作下完成任務執(zhí)行
學習方法:旁觀型學習,實踐性學習;擅長領域:智能中表征與計算的部分,主動式感知,執(zhí)行物理任務;感知方法:被動接受數(shù)據(jù),支持與外界交互
人形機器人手指關節(jié)需配備更多小型化且能夠輸出較大力的電機,屬于直流永磁伺服電動機的空心杯電機完美契合人形機器人對應手指關節(jié)輕量化,高精度等需求;
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在部分承 力較大的關節(jié)我們認為大扭矩直驅(qū)電機也是不錯的選擇,開發(fā)者多采用準直驅(qū)電機+低減速比減速器組合來折中
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