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(dānwèi)组成(zǔchéng)的联合科研团队,开发出全球首个同时具备全手高分辨率触觉(chùjué)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(yuè)9日在国际顶级学术期刊《自然·机器智能》上发表。
手部(shǒubù)既是人类改造自然与外界(wàijiè)交互的重要器官(qìguān),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,提供了24个自由度的灵活性,具有结构高度复杂、功能极为精密(jīngmì)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涉及“触觉反馈(fǎnkuì)(fǎnkuì)”与“运动(yùndòng)功能”两大能力。以往的研究中(zhōng),触觉反馈与运动能力的整合被(bèi)认为是机器人(jīqìrén)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,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适应性抓取。
据介绍,高分辨率触觉传感器覆盖手掌(shǒuzhǎng)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还借鉴了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(jíchéng),使其像人类手掌一样(yīyàng),在抓取(zhuāqǔ)过程中(zhōng)实时(shíshí)感知接触变化并迅速调整,极大提升了机器人在不确定(quèdìng)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,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风险时(shí)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应用。论文(lùnwén)通讯(tōngxùn)作者、北京大学人工智能(réngōngzhìnéng)研究院助理教授朱毅鑫(zhūyìxīn)表示:“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(shíxiàn)真正意义(yìyì)上的通用人工智能奠定基础。”
(来源:人民日报(rénmínrìbào)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(dānwèi)组成(zǔchéng)的联合科研团队,开发出全球首个同时具备全手高分辨率触觉(chùjué)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(yuè)9日在国际顶级学术期刊《自然·机器智能》上发表。
手部(shǒubù)既是人类改造自然与外界(wàijiè)交互的重要器官(qìguān),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,提供了24个自由度的灵活性,具有结构高度复杂、功能极为精密(jīngmì)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涉及“触觉反馈(fǎnkuì)(fǎnkuì)”与“运动(yùndòng)功能”两大能力。以往的研究中(zhōng),触觉反馈与运动能力的整合被(bèi)认为是机器人(jīqìrén)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,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适应性抓取。
据介绍,高分辨率触觉传感器覆盖手掌(shǒuzhǎng)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还借鉴了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(jíchéng),使其像人类手掌一样(yīyàng),在抓取(zhuāqǔ)过程中(zhōng)实时(shíshí)感知接触变化并迅速调整,极大提升了机器人在不确定(quèdìng)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,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风险时(shí)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应用。论文(lùnwén)通讯(tōngxùn)作者、北京大学人工智能(réngōngzhìnéng)研究院助理教授朱毅鑫(zhūyìxīn)表示:“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(shíxiàn)真正意义(yìyì)上的通用人工智能奠定基础。”
(来源:人民日报(rénmínrìbào)客户端)






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