機器人能搬運起重量達1t的汽車，能分辨出±0.02mm的精度，這些都是人類做不到的，我們編程的時候卻往往存在誤區(qū)，想要機器人模仿人類的動作，但更應(yīng)該想的是通過算法簡化和優(yōu)化人類的動作，并讓機器人去做。

例如如果你在桌子旁拿著筆或鉛筆，試試這個動作：用拇指和食指抓住筆的一端，另一端抵著桌子。把你的手指滑下鋼筆，然后把它翻過來，不要讓它掉下來，這不太難吧？但是對于一個機器人來說，通過容器來分揀一個物體并試圖抓取其中的一個，這是一個計算繁瑣的動作。甚至在機器學(xué)習(xí)中，機器人嘗試移動之前，它都必須根據(jù)物理基本定律計算一系列特性和概率，例如工作臺，筆及其兩個手指的摩擦和幾何形狀，以及這些特性的各種組合如何機械地相互作用。
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現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院的工程師想辦法打破了這一物理的算法局限，他們已經(jīng)找到了一種方法，可以通過將物體推向靜止表面來顯著加快機器人調(diào)整其對物體的抓握力所需的計劃過程，傳統(tǒng)算法需要數(shù)十分鐘來計劃一系列動作，而新團隊的方法將這一預(yù)計劃過程縮短到不到一秒鐘。

麻省理工學(xué)院機械工程副教授阿爾貝托·羅德里格斯（alberto rodriguez）表示，更快的規(guī)劃過程將使機器人更具效率，特別是在工業(yè)環(huán)境中，能夠快速找出如何推動、滑動的方法，或者在其環(huán)境中使用其他功能來重新定位所掌握的物體能應(yīng)用在很多場合。

這種靈活的操作對于任何涉及挑選和排序，甚至復(fù)雜工具使用的任務(wù)時都是非常有用的。Rodriguez（羅德里格斯）說：“這是一種擴展，甚至簡單的機械手的靈活性的方法，因為歸根結(jié)底，機器人與人類并不一樣，他們的可應(yīng)用能力也不同?！痹撔〗M的結(jié)果17日在國際機器人研究雜志（The international Journal of RoboTIcs Research）上發(fā)表 。Rodriguez的合著者是機械工程研究生Nikhil Chavan-Dafle和電氣工程與計算機科學(xué)研究生Rachel Holladay。

錐中的物理學(xué)

Rodriguez的團隊一開始致力于使機器人能夠利用其環(huán)境來幫助他們完成物理任務(wù)，例如在垃圾箱中拾取和分類物體。但現(xiàn)有算法通常需要花費數(shù)小時來為機器人抓取器預(yù)先計劃一系列動作，這主要是因為，對于它考慮的每個動作，該算法必須首先計算該動作是否滿足許多物理定律，例如牛頓定律和庫侖定律，還有些描述物體之間摩擦力的定律。

羅德里格斯說：“整合所有這些定律，考慮機器人可以做所有可能的運動，而從中選擇一個有用的運動是一個繁瑣的計算過程。”他和他的同事們在決定機器人手的運動方式之前，找到了一種解決這些物理問題的緊湊方法。他們通過使用“運動錐”來做到這一點，“運動錐”本質(zhì)上是可視的錐形摩擦圖。

這種新的算法可以加快機器人抓爪的規(guī)劃過程。如圖所示，實驗室中的一個機器人撿起了印刷體字母T，然后將其推向附近的墻壁以使其重新傾斜，然后再將其放回垂直位置。

圓錐體的內(nèi)部描繪了可以在特定位置應(yīng)用于對象的所有推動運動，同時滿足了物理基本定律并使機器人能夠握住對象。圓錐體外部的空間代表了所有推動，這些推動將以某種方式導(dǎo)致物體滑出機器人的抓地力。

Holladay解釋說：“看似簡單的變化，例如機器人如何抓緊物體，可以大大改變物體在被推動時在抓握中的移動方式?！?“根據(jù)您的抓緊程度，會有不同的動作，這是該算法處理的物理推理的一部分?！眻F隊的算法依據(jù)抓取的物體以及要抓握的環(huán)境之間的不同可能，為機器人抓取器配置計算運動錐，以便選擇并按順序排列不同的可行推擠對象。Holladay說：“這是一個復(fù)雜的過程，但仍比傳統(tǒng)方法要快得多，它的速度足夠快，以至于計劃整個系列的推送僅需半秒鐘?！边@體現(xiàn)在機器人的某些操作更加流暢。

大計劃

研究人員在具有三向交互作用的物理設(shè)置上測試了該新算法，其中一個簡單的機器人抓手握住一個T形塊并推向垂直桿。他們使用了多種啟動配置，機器人將滑塊固定在特定位置，并以一定角度將滑塊推向拉桿。對于每個啟動配置，該算法立即生成機器人可以施加的所有可能力的地圖和將產(chǎn)生的塊的位置。

Holladay說：“我們進行了數(shù)千次推動，以驗證我們的模型正確地預(yù)測了現(xiàn)實世界中發(fā)生的事情?！?“如果我們在圓錐體內(nèi)部施加推力，則所握住的物體應(yīng)保持受控。如果在外部，則物體應(yīng)從握持中滑脫?！毖芯咳藛T發(fā)現(xiàn)，該算法的預(yù)測與實驗室中的物理結(jié)果可靠地匹配，并計劃了一系列動作（例如，在將木塊以直立位置放到桌子上之前，將木塊靠著木條重新定向），與傳統(tǒng)算法需要花費500秒鐘以上的時間來計劃。

Rodriguez說：“由于我們可以緊湊地展示出機器人，物體及其環(huán)境之間的這種三向交互的機制，因此我們現(xiàn)在可以應(yīng)對更多的規(guī)劃問題?！痹撔〗M希望應(yīng)用并擴展其方法，以使機器人抓手能夠處理不同類型的工具，例如在制造環(huán)境中的更多場景。

Holladay說：“大多數(shù)使用工具的工廠機器人的手都是經(jīng)過特殊設(shè)計的，因此，它們沒有能力握住螺絲刀并以許多不同的方式來使用它，而是將手變成了螺絲刀。” “您可以想象這不需要那么靈巧的計劃，但是它的物理局限性更大，我們希望研究人員能大破大門的觀念，讓機器人能夠使用并拾取更多不同的東西。”
來源；中國機器人網(wǎng)