新程式將我們邁向自主機器人
由 Peter Grad 所撰寫，《Tech Xplore》
自過去十年以來，我們見證了機器人技術的顯著演進，從能夠像人類走路、說話和做手勢的模型，到能夠進行從移動重型機械到精細操作微小物體的任務以及在崎嶇惡劣的地形上保持平衡。儘管這些最新機器人的成就令人印象深刻，但它們的成果主要是由特定任務的程式設定或人類的遠端指示實現的。然而瑞士聖加倫聯邦理工學院（ETH Zurich）的研究人員開發了一種能夠幫助機器人處理不依賴於「預先錄製的專家示範」或「密集工程回饋」的活動的程式。
這個研究成果發表在《Science Robotics》的 8 月 16 日版。這篇名為「多模式接觸運動腿式操控的靈活規劃和控制」的論文是由聖加倫聯邦理工學院機器人系統實驗室的 Jean-Pierre Sleiman、Farbod Farshidian 和 Marco Hunter 準備的。Sleiman 表示：「在給定機器人和物體的高層描述以及經由稀疏目標編碼的任務規格的情況下，我們的規劃器會全面地發現機器人應該如何移動、應該施加什麼力量、應該使用哪些肢體以及在什麼時候和何處與物體建立或解除接觸。」
示範影片展示了 ANYbotics 的四足機器人 ANYmal 如何熟練地開啟洗碗機門以及如何巧妙地開啟一扇帶重物的門，並以一條腿將其保持開啟並在其中穿行。Sleiman 表示：「這個框架可以很容易地適應不同型別的移動操作機器人。」
近幾年來，機器人開發取得了巨大進展。領先的機器人公司波士頓動力（Boston Dynamics）於 2013 年開發了 Atlas，具備立體視覺和精細運動能力，可以在惡劣環境中保持平衡。它最終被改進，可以進出車輛、開門和操作電力裝置。Agility Robotics 在 2016 年開發的 Cassie 展示了卓越的行走和奔跑能力。2017 年，一個真實仿人的 Sophia 被派往照護機構協助老人，並和孩子玩耍，平滑地模仿人類的姿勢和行為。2019 年，OpenAI 展示了高度先進的觸覺操作技術，他們的單手機器人 Dactyl 在完成估計需要人類進行 1.3 萬年訓練的過程後，能夠輕鬆操作魔術方塊並在 4 分鐘內解開這個自 1974 年發行以來困擾千百萬使用者的 3D 組合益智玩具。
近年來波士頓動力的四腳機器人 Spot 能夠行走三英裏、攀爬山丘、克服障礙物並執行特定任務。而一款被認為是最逼真的機器人 Ameca 則能夠進行流暢的對話，產生非常人類化的面部表情和手勢。聖加倫聯邦理工學院將以先前機器人的巨大成就為基礎，消除或至少大大減少人類在機器人背後的控制需求，這是機器人發展的下一個重要步驟。
更多資訊：
Jean-Pierre Sleiman 等，《Science Robotics》（2023）。DOI: 10.1126/scirobotics.adg5014
期刊資訊：Science Robotics
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引用：New program takes us one step closer to autonomous robots (2023 年 8 月 17 日)。取自 https://techxplore.com/news/2023-08-closer-autonomous-robots.html
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