過去數(shù)十年間，機器人學家開發(fā)出日益先進的系統(tǒng)，這些系統(tǒng)已能模擬人類能力并有效執(zhí)行各種實際任務。為了可靠地抓取、操縱和使用周圍的物體，機器人需具備檢測和處理觸覺信息的能力，以復制人類觸覺的基本過程。

（圖片來源：Nature Machine Intelligence）

據(jù)外媒報道，北京大學、北京通用人工智能研究院與倫敦瑪麗女王大學（Queen Mary University of London）聯(lián)合開發(fā)出F-TAC仿生機械手，旨在模仿人類的觸覺感知。該仿生機械手通過收集可用于規(guī)劃機械手運動和軌跡的詳細觸覺信息，在觸覺操控任務上的表現(xiàn)優(yōu)于現(xiàn)有的各種機械手。相關論文發(fā)表于期刊《Nature Machine Intelligence》。

該論文通訊作者朱毅鑫表示：“這項研究的目標是使機器能夠以媲美人類的精度與適應性操控物體。解決這個問題的靈感源于人類手部復雜的觸覺感知能力，以及初級軀體感覺皮層內特有的神經處理機制，該機制能夠實時解析并整合海量感官輸入?！?p>

這項研究的主要目標是開發(fā)新型機械手，將從其表面收集到的觸覺反饋與感覺運動機制深度整合。鑒于現(xiàn)有機械手多缺乏此種整合能力，該設計有望顯著提升各類實際操控任務的執(zhí)行效能。朱毅鑫表示：“F-TAC Hand集成17個高分辨率觸覺傳感器。這些傳感器覆蓋手掌70%的區(qū)域，可再現(xiàn)人手的生物結構，空間分辨率達0.1毫米，相當于每平方厘米密布1萬個觸覺像素。概率算法能夠生成覆蓋19種常見抓握類型的多樣化、類人型抓握策略。這使得F-TAC Hand能夠動態(tài)調整，在面對突發(fā)場景時，可在短短100毫秒內動態(tài)調整策略。”

該團隊研發(fā)仿生手的最顯著優(yōu)勢在于，它能夠獲取整個表面的觸覺數(shù)據(jù)，并利用這些數(shù)據(jù)?自主規(guī)劃動作。為了評估其性能，研究人員進行了大量的實驗，期間F-TAC Hand在真實場景中完成了?多樣化手部任務。朱毅鑫表示：“在600次真實世界實驗中，相比沒有觸覺反饋的系統(tǒng)，F(xiàn)-TAC Hand表現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢，多物體抓取成功率從53.5%提升至100%。其潛在的實際應用包括手術輔助、高精度裝配、航空航天作業(yè)，以及需要卓越操作精度的應急響應場景?！?p>

研究人員的初期成果凸顯了該仿生手的優(yōu)勢，其有助于提升機器人的感知與運動能力?。未來，該仿生手可進一步優(yōu)化，適配多平臺人形機器人系統(tǒng)，并深入展開實驗驗證以評估其特定應用潛力。朱毅鑫表示：“我們將繼續(xù)深化觸覺傳感與機器人控制的結合，探索更智能的體感互動范式，通過融合高保真物理傳感與智能控制系統(tǒng)，推動具身智能的發(fā)展，助力實現(xiàn)真正意義上的通用人工智能?！?p>