新型雙臂機器人透過模擬學習實現雙手任務
背景介紹
根據《紐約時報》報導，英國布裏斯託爾大學的科學家在布裏斯託爾機器人實驗室研發了一種創新的雙手機器人系統——Bi-Touch 系統，使機器人能夠透過人工智慧（AI）從數位助手獲取指令，並以接近人類靈巧性的觸覺感知進行手動任務。這項研究成果發表在 IEEE Robotics and Automation Letters 上。研究人員透過觸覺感知和運動感知回饋來解釋 AI 智慧助手對環境的理解，並控制機器人的行為，實現精確感知、溫和互動和有效的物體操作，從而完成機器人的任務。這項開發有望革新水果採摘、家庭服務等行業，並最終在人工肢體中再現觸覺。
學習從模擬到現實
透過 AI 和機器人觸覺感知的最新進展，研究團隊構建了一個包含兩個配備觸覺感測器的機器人手臂的虛擬世界（模擬）。他們設計了獎勵函數和目標更新機制，這些機制能夠鼓勵機器人智慧助手學會實現雙手任務，並開發了一個真實世界的觸覺雙臂機器人系統，可以直接應用於智慧助手。該機器人透過深度強化學習（Deep-RL）來掌握雙手技能，這是機器人學習領域中最先進的技術之一。它的設計目的是透過試錯學習來教會機器人執行任務，類似於透過獎勵和懲罰訓練狗狗的方法。對於機器人的操作，它透過嘗試不同的行為來做出決策，以實現指定的任務，例如舉起物體而不掉下來或打碎它們。當成功時，它獲得獎勵；當失敗時，它學會了什麼是不應該做的。隨著時間的推移，它找到了最佳的方法來利用這些獎勵和懲罰來抓取物體。這款機器智慧助手完全沒有視覺感知，僅僅依靠運動感知和觸覺感知來執行任務。研究人員成功使雙臂機器人能夠安全地舉起如薯片等脆弱物品。
應用前景
共同作者 Nathan Lepora 教授表示他們的 Bi-Touch 系統展示了一種具有價格優勢的軟硬體結合，可以在模擬中學習雙手操作技能，並且可以直接應用於現實世界。他們開發的觸覺雙臂機器人模擬器將成為開源程式碼，這對於開發其他下遊任務非常適合。研究人員希望這項技術的應用能進一步擴充套件到更多不同的任務。
評論與建議
這項研究提供了一個重要的突破，將 AI 智慧助手與觸覺感知與機器人操作結合起來，實現了機器人在雙手任務中接近人類的靈巧性。這對改變各種行業的生產方式具有重要意義，可以提高生產效率，同時減少人力成本和安全風險。例如，在水果採摘行業，這項技術可能推動自動化和機器人化的發展，減少對人工勞動力的需求。對於需要輕觸且精確操作的任務，例如家庭服務，機器人的觸覺感測能力可以確保對物體的溫和互動，同時提高整體效能。此外這項技術還可能在人工肢體和康復醫學中起到重要作用，幫助那些失去或受損的肢體重新獲得觸覺。
然而這項技術也面臨一些挑戰和考驗。首先由於觸覺感測器等硬體的可用性和價格問題，實現大規模應用可能需要更多的投入和改進。其次機器人的操作需要進行持續的監測和調整，以確保它能夠適應各種不同的環境和場景。此外對於一些複雜和微妙的任務，如紡紗或文物修復，這項技術可能仍然面臨挑戰，需要更多的研究和改進。
總之這項研究對於推動機器人技術的發展和應用具有重要的意義。它不僅拓寬了機器人在實際操作中的能力，還提供了一個新的研究方向和思路。隨著技術的不斷發展，相信機器人在人工智慧和自動化領域的應用將會得到更大的突破和發展。
原文連結：[https://techxplore.com/news/2023-08-dual-arm-robot-bimanual-tasks-simulation.html](https://techxplore.com/news/2023-08-dual-arm-robot-bimanual-tasks-simulation.html)
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