[智能应用]机器人的灵巧手怎样炼成 [复制链接]

机器人的灵巧手怎样炼成
半月谈记者 张漫子
憧憬与机器人共同生活的人们很难不去幻想这样一幕：回到家后，餐桌上已摆好想吃的饭菜、换下的衣物已经洗净烘干并收纳整齐。完成这一切的，不是哆啦A梦的口袋，而是机器人的核心零部件——智慧又不乏灵巧的“手”。如果机器人真的有一双“人手”一样的灵巧手，我们的生活该有多么轻松惬意！然而现实中，灵巧手的制造谈何容易。
手在人体器官中扮演的吃重角色，使得其精密程度远超我们想象。也正因此，灵巧手被称作机器人进入日常生活、成为我们真正助手的“最后一厘米”。让机器人拥有一双巧手，不仅是一道科学问题、一个工程难题，也是一场创新者漫长的远途。
灵巧手多灵巧？
手是人体最灵活复杂的器官之一，也是我们使用频率最高的运动器官之一，尽管重量仅占人体总重量的1/150，却决定着全身逾半数运动功能的发挥。那么，与拥有21个自由度的人类之手相比，机器人的灵巧手，现在发展到什么地步了？
灵巧手的雏形，就是工厂流水线上的末端执行器，如夹爪、吸盘、喷嘴、焊枪……不过，这样的“手”还是专门为特定任务而生，适用场景相对单一，只能完成简单的抓取或固定操作。
然而，今天的机器人灵巧手足以让人刮目相看。一般而言，其设计灵感源自对人类手部更为完整的理解，能够藉由器件相当精密地模拟人类手指的骨骼和关节的运动方式。灵活地弯曲、伸展和转动，对这双灵巧手而言都不在话下，足以实现对物体多角度、全方位的抓取乃至各类操作，比如拧开瓶盖、捏取鸡蛋、操控精密零部件等。
灵巧智能CEO周晨说，就像人不只用眼来指挥手，灵巧手配置的触觉传感器和力传感器，足以帮助机器人感受物体的形状、大小、硬度、温度……不必局限于视觉交互，这就能保障机器人的动手能力迈上一个新台阶。
当然，目前灵巧手离尽善尽美还颇有距离。要知道，人手有13种基本功能，其中抓取操作就能细分为勾拉、侧捏、动态操作等8种。当下的机器人，还掌握不了这么多“手法”。
赋予机器人一双巧手，我们正站在一条希望之路的出发处。
如何研发灵巧手？
说来说去，作为机器人拟人化的关键，机器人的灵巧手，到底该怎么研发？
“从仿生学的角度来说，机器人和人工智能本是一体两面。”如南京航空航天大学教授、南京神源生智能科技有限公司董事长戴振东所言，人类拥有骨骼和运动系统，也有大脑和感知能力；机器人既需要具备本体结构，也需要智能控制。“机器人学的初始阶段，限于技术条件，我们只能将两部分分开探索，现在它们终于可以自然联通起来。”
细究起来，机器人的一双灵巧手，其实是一个由四部分构成的系统：传感器系统相当于皮肤与神经末梢，感知接触状态、力度变化与空间位置；控制系统则充当“大脑”，依托算法实时分析数据，发出协调指令；驱动系统相当于肌肉，为动作提供动力；传动系统如同筋腱，通过齿轮、连杆或钢索将动力精准传递至指节。
“传动和感知是灵巧手最核心的技术点。”周晨说，以感知系统为例，仅是“端起一杯咖啡”这样一个简单动作，灵巧手就需要判断——多大的运动幅度能触碰到杯柄、但又不至于碰翻它？施加多大的力度可以握稳陶瓷杯身又不会将杯柄捏碎？这一系列动作依赖视觉、触觉、力觉等多模态感知系统的协同配合。
现如今，追求品质生活的人类，希望得到的机器人帮手，自然是精细操作水准越高越好——上得了手术台缝针，下得了废矿井清理危险物。要想完成这么多任务，传动与感知在灵巧手研发中的重要性，也就不言而喻了。
哪些关卡，还在拦路？
接下来，要给机器人一双真正的灵巧手，科学家还要过几关？
首先得把手做小。灵巧手的“灵”，来自更灵活的关节和更多的自由度，但每增加一个自由度，就需在手掌内多嵌入一个对应的驱动器，这就使得今天我们见到的机器人往往有一双大手。机器人上游企业他山科技CEO马扬说，自由度越多，执行端建模要面对的挑战就越复杂。
当前，特斯拉等企业采取的路线是通过模拟人类身体，将驱动系统装入手臂来缩小手的尺寸；国内厂商则多通过优化芯片布局等方式寻找自由度与尺寸之间的平衡。“把手做小非常困难，因为它对集成化的程度和要求更高。”因时机器人CMO房海南说。
怎样让手更敏捷也是老问题。目前，机器人在抓取任务中的“迟钝感”并不罕见。针对目前灵巧手反应速度不足等问题，马扬说，有时机器人反应慢并非控制算法慢，而是电机响应跟不上。
灵巧智能团队在指尖区域加入电容式传感器，通过无接触感知提前识别物体位置，再精准施力完成抓取。周晨表示，单靠视觉进行抓取会增加时间延迟和失误风险。“视觉的反应时间有200毫秒，等系统‘看到’并移动到目的位置时，瓶子可能已经被碰倒了。”
还有一个是成本问题。“任何行业都存在性能、成本、可靠性的不可能三角。”周晨说，如何取得三因素尽可能的平衡，是灵巧手机器人迈向消费者的一道坎。开模量产、优化设计，都是平衡之道，但业界普遍认为，最重要的还是量产。随着市场接受度不断提升和产能持续扩大，灵巧手将逐步摆脱高昂成本的束缚，成为普罗大众可以负担的智能终端。
“灵巧手的成长过程，如同孩子学会用双手探索世界：从胡乱抓挠到精准操作，从感知二维图像到理解三维空间，再到逐步掌握使用餐具、剪纸乃至弹钢琴。每一步都需感知、协调与不断练习。”周晨表示，如今灵巧手正通过大规模任务训练和数据积累，优化策略、完善感知、增强能力，这是让机器人真正实现“心灵手巧”的关键。

机器人的灵巧手是通过一系列复杂的技术发展和创新过程炼成的。以下是一些关键点：

1. 仿生学设计：机器人灵巧手的设计灵感源自对人类手部的理解，模拟人类手指的骨骼和关节的运动方式。这使得灵巧手能够灵活地弯曲、伸展和转动，实现对物体多角度、全方位的抓取和操作。

2. 传感器系统：灵巧手配置的触觉传感器和力传感器帮助机器人感受物体的形状、大小、硬度和温度等，使其不局限于视觉交互，迈上新的动手能力台阶。

3. 控制系统：作为“大脑”，控制系统依托算法实时分析数据，发出协调指令。

4. 驱动系统：相当于肌肉，为动作提供动力。

5. 传动系统：如同筋腱，通过齿轮、连杆或钢索将动力精准传递至指节。

6. 技术挑战：包括增加自由度以提高灵活性，同时减小手的尺寸，提高反应速度以减少迟钝感，以及降低成本以实现量产。

7. 多模态感知系统：依赖视觉、触觉、力觉等多模态感知系统的协同配合，以完成复杂动作。

8. 优化策略和数据积累：通过大规模任务训练和数据积累，优化策略、完善感知、增强能力。

9. 集成化挑战：随着自由度的增加，执行端建模的挑战变得更加复杂，需要在手掌内嵌入更多的驱动器。

10. 性能、成本、可靠性的平衡：在性能、成本和可靠性之间寻找平衡点是灵巧手机器人迈向消费者市场的关键。

综上所述，机器人的灵巧手是通过不断的技术创新、系统集成和优化，以及大量的实践和数据积累炼成的。这是一个漫长而复杂的过程，涉及到机械工程、电子工程、计算机科学和人工智能等多个领域。随着技术的不断进步，我们可以期待机器人的灵巧手在未来能够更加精细和灵活，更好地服务于人类社会。

机器人的灵巧手怎样炼成
明确灵巧手的定义和发展历程
定义
从运动学观点看，灵巧手需满足两个条件：指关节运动时能使物体产生任意运动、指关节固定时能完全限制物体的运动，按照运动学理论，满足上述条件至少要 3 个手指和 9 个自由度，因此，灵巧手是指数≥3，自由度≥9 的末端执行器。

发展历程
自 20 世纪 70 年代以来，多指灵巧手的研究经历了三个阶段：

20 世纪 70 年代 - 20 世纪 90 年代：开始搭载电机、腱绳等驱动器或传动系统部件，可以完成基本的抓持等动作，如日本的 Okada、美国的 Stanford/JPL 和 Utah/MIT 灵巧手，为后续仿人型多指灵巧手研究建立了理论基础。
20 世纪 90 年代 - 2010 年：受益嵌入式硬件的发展，灵巧手具备更高的系统集成度和更加丰富的感知能力，如美国的宇航员灵巧手 Robonauthand、德国宇航中心的 DLR - Ⅰ和 DLR - Ⅱ灵巧手、意大利 IIT 研制的 iCub 灵巧手等。
2010 年至今：通过欠驱动等结构设计来简化系统、提高鲁棒性是近十年灵巧手设计的重要方向，但目前灵巧手难以同时具备鲁棒性和功能性，例如立命馆大学设计的 RitsumeikanHand、HERIHand、SPRINGhand 等采用欠驱动结构设计。
构建灵巧手的系统组成
机器人的一双灵巧手，其实是一个由四部分构成的系统：

传感器系统：相当于皮肤与神经末梢，感知接触状态、力度变化与空间位置。例如在“端起一杯咖啡”的动作中，能辅助判断多大的运动幅度能触碰到杯柄、但又不至于碰翻它，施加多大的力度可以握稳陶瓷杯身又不会将杯柄捏碎等。
控制系统：充当“大脑”，依托算法实时分析数据，发出协调指令，保障机器人手部动作的有序进行。
驱动系统：相当于肌肉，为动作提供动力。如人形机器人手指关节需配备更多小型化且能够输出较大力的电机，像特斯拉人形机器人擎天柱灵巧手采用空心杯电机作为核心驱动部件。
传动系统：如同筋腱，通过齿轮、连杆或钢索将动力精准传递至指节，确保手指能够准确地做出各种动作。
攻克核心技术点
传动技术
传动技术是将驱动系统的动力准确传递到各个指节的关键。不同的机器人灵巧手可能采用不同的传动方式，如钢丝和滑轮机构、腱绳传动等。传动的精准性和效率直接影响到灵巧手的动作准确性和灵活性。

感知技术
感知系统需要视觉、触觉、力觉等多模态感知系统协同配合。以“端起一杯咖啡”为例，灵巧手需要综合各方面感知信息来完成动作。目前一些团队通过在指尖区域加入电容式传感器等方式，来增强感知能力，提前识别物体位置，再精准施力完成抓取，减少单靠视觉进行抓取带来的时间延迟和失误风险。

解决研发难题
缩小尺寸
灵巧手的“灵”来自更灵活的关节和更多的自由度，但每增加一个自由度，就需在手掌内多嵌入一个对应的驱动器，导致机器人手尺寸较大。当前，特斯拉等企业采取的路线是通过模拟人类身体，将驱动系统装入手臂来缩小手的尺寸；国内厂商则多通过优化芯片布局等方式寻找自由度与尺寸之间的平衡。

提高敏捷度
目前机器人在抓取任务中存在“迟钝感”，有时并非控制算法慢，而是电机响应跟不上。一些团队在指尖区域加入电容式传感器，通过无接触感知提前识别物体位置，再精准施力完成抓取，以提高灵巧手的反应速度。

优化策略与积累数据
如今灵巧手正通过大规模任务训练和数据积累，不断优化策略、完善感知、增强能力，这是让机器人真正实现“心灵手巧”的关键