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新2手机网址:新方法可以让机器人更灵活的用“手”抓取物体

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近年来,机器人专家已经开发出越来越先进的机器人系统,其中许多有人工手或多指机器人手。为了在家庭和公共场合完成日常任务,机器人应该能够使用它们的“手”有效地抓住和操纵物体。


然而,到目前为止,在机器人中实现涉及多个手指的灵巧操作仍然具有挑战性。这主要是因为它是一种高级技能,需要适应物体的形状、重量和配置。

最近,Universität Hamburg的研究人员推出了一种新的方法,教机器人使用多指机械手抓取和操作物体。在IEEE神经网络和学习系统汇刊上介绍的这种方法,允许机械手通过远程操作向人类学习,并根据人类的手部姿势和与环境交互时收集的数据来调整其操作策略。


“这项研究背后的最初想法是开发一个远程操作系统,可以将人类的手部操作技能转移到多人形的机器人手上,这样人类用户就可以教机器人在线执行任务,我们的工作有两个基本目标。首先,与其他最先进的方法不同,我们不想戴上带有光学标记的手套。”进行这项研究的研究人员之一曾超(Chao Zeng)博士说道。


曾和他的同事们希望他们的机器人通过观看人类的演示来获得灵活的操作技能。然而,与之前其他研究中要求训练机器人的人类用户佩戴带有光学标记的手套不同,他们希望用户能够不受任何物理限制地自由移动他/她的手指。


取而代之的是,他们用相机捕捉人类手部姿势的图像。这被证明是相当具有挑战性的,但他们最终能够取得有希望的结果。


我们的第二个目标是让机械手像我们人类一样实现柔顺的行为,这样它就能以预期的灵巧度处理需要大量接触的互动任务。


在他们之前的研究中,研究人员发现,控制机器人抓取或握住物体的力有助于获得更柔顺的操作技能。这些技能在需要与物体进行物理互动的任务中尤为重要,比如切割、锯或将物体插入物体内部。

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在这项研究中,我们还想在机械手上采用力控制,然而,直接训练深度神经网络(DNN)在机器人运行时生成所需的力控制命令是具有挑战性的。为了解决这个问题,我们采取了两步走的方法。


Zeng和他的同事设计的方法的第一步是捕捉人类用户的姿势,并使用DNN将其映射到机器人的关节角度上。他们的模型是根据他们在模拟过程中收集的数据训练的。经过训练后,它可以有效地分析人类用户的手的图像,并为机器人的手生成匹配的关节角度。


曾说:“作为第二步,我们设计了一种力控制策略,可以在给定当前参考角度的每个时间步上预测所需的力指令,我们的方法的两个组成部分可以无缝集成到远程操作系统,以提高机械手的依从性,正如我们已经开始做的那样。”


研究人员在一系列测试中评估了他们的方法,包括在模拟和现实环境中使用的“影子手”(Shadow hand),这是一个在大小和形状上都与人类手相似的机器人系统。他们的结果很有希望,因为他们的模型明显优于一种广泛使用的机器人柔顺操作方法,产生了更有效的操作策略。

我们提出的系统可以仅依靠视觉数据进行机械手遥操作,它可以在模拟任务和真实任务中工作,我们的工作是将机器人操作的高级学习和低级控制相结合的一次有趣尝试。虽然这种集成看起来很简单,但它确实可以提高机器人的柔顺操作能力。


在未来,该研究团队引入的新方法可以帮助改善现有和新开发的类人机器人的操作技能。此外,它可能被证明是一种很有前途的策略,可以缩小深度学习和基于控制的方法之间的差距,将两者的优势结合起来,以提高机器人的能力。


“我们目前的遥操作系统还不完善,有几个方面还有待改进。例如,它在远程操作时缺乏沉浸感,VR/AR可能被用于改善人类用户体验。在我们下一步的研究中,我们计划探索这些可能性,并训练出一个更好的NN模型,可以在不同大小的不同人手上泛化。我们还在考虑跟踪机器人手臂的可能性,以实现机器人手臂-手的遥操作,实现柔性操作。”曾补充道。


注:文章内的所有配图皆为网络转载图片,侵权即删!

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