機(jī)器人已經(jīng)擅長某些事情，例如舉起太重或太笨重而人們無法管理的物體。它們非常適合的另一個應(yīng)用是精密組裝手表等具有大量微小部件的物品——有些小到肉眼幾乎看不到。

麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)交互式機(jī)器人小組的訪問科學(xué)家TheodorosStouraitis解釋說：“需要態(tài)勢感知的任務(wù)要困難得多，涉及幾乎瞬時適應(yīng)環(huán)境變化的情況。”

“當(dāng)機(jī)器人必須與人類互動并共同努力以安全成功地完成任務(wù)時，事情會變得更加復(fù)雜，”博士沉力補(bǔ)充道。麻省理工學(xué)院航空航天系的候選人。

Li和Stouraitis以及本田歐洲研究所的MichaelGienger、愛丁堡大學(xué)的SethuVijayakumar教授和負(fù)責(zé)交互機(jī)器人小組的麻省理工學(xué)院的JulieA.Shah教授選擇了一個問題，從字面上看，一大堆挑戰(zhàn)：設(shè)計一個可以幫助人們穿衣服的機(jī)器人。去年，Li和Shah以及麻省理工學(xué)院的另外兩名研究人員完成了一個涉及機(jī)器人輔助無袖穿衣的項目。在2022年4月的IEEE機(jī)器人與自動化雜志上發(fā)表的一篇論文中描述了一項新工作，Li、Stouraitis、Gienger、Vijayakumar和Shah解釋了他們在一個更苛刻的問題上取得的進(jìn)展——機(jī)器人輔助敷料有袖的衣服。

后一種情況的巨大差異是由于“視覺遮擋”，李說。“機(jī)器人在整個穿衣過程中看不到人的手臂。”特別是，它不能總是看到肘部或確定其精確位置或方位。反過來，這會影響機(jī)器人將衣服(例如長袖襯衫)從手拉到肩膀時所必須施加的力。

為了解決視力障礙的問題，該團(tuán)隊開發(fā)了一種“狀態(tài)估計算法”，使他們能夠?qū)υ谌魏谓o定時刻肘部的位置以及手臂的傾斜方式做出合理精確的有根據(jù)的猜測——無論是直伸或肘部彎曲，向上、向下或側(cè)向——即使它完全被衣服遮住。在每個時間實例中，該算法將機(jī)器人對施加在布料上的力的測量值作為輸入，然后估計肘部的位置——不是精確的，而是將它放在一個包含所有可能位置的盒子或體積內(nèi)。

反過來，這些知識會告訴機(jī)器人如何移動，Stouraitis說。“如果手臂是直的，那么機(jī)器人將沿著一條直線運動;如果手臂是彎曲的，那么機(jī)器人將不得不繞著肘部彎曲。”他補(bǔ)充說，獲得可靠的圖片很重要。“如果肘部估計錯誤，機(jī)器人可能會決定一個會產(chǎn)生過度且不安全的力的運動。”

該算法包括一個動態(tài)模型，可以預(yù)測手臂在未來將如何移動，并且每個預(yù)測都通過測量在特定時間施加在布料上的力來校正。雖然其他研究人員已經(jīng)做出了此類狀態(tài)估計預(yù)測，但這項新工作的不同之處在于，麻省理工學(xué)院的研究人員及其合作伙伴可以為不確定性設(shè)定一個明確的上限，并保證肘部將在規(guī)定的盒子內(nèi)。

預(yù)測手臂運動和肘部位置的模型以及測量機(jī)器人施加的力的模型都包含機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)是從穿著“Xsens”套裝的人那里獲得的，這些套裝帶有可準(zhǔn)確跟蹤和記錄身體運動的內(nèi)置傳感器。機(jī)器人經(jīng)過訓(xùn)練后，能夠推斷出在將夾克穿在人類受試者身上時的肘部姿勢，該受試者在手術(shù)過程中以各種方式移動手臂-有時是為了響應(yīng)機(jī)器人拉動夾克，有時是參與他自己的隨機(jī)動作。

這項工作嚴(yán)格集中在估計上——盡可能準(zhǔn)確地確定肘部的位置和手臂姿勢——但Shah的團(tuán)隊已經(jīng)進(jìn)入下一個階段：開發(fā)一種能夠不斷調(diào)整其動作以響應(yīng)身體變化的機(jī)器人。手臂和肘部方向。

未來，他們計劃解決“個性化”問題——開發(fā)一種能夠解釋不同人移動方式的機(jī)器人。類似地，他們設(shè)想機(jī)器人具有足夠的多功能性，可以處理各種不同的布料材料，每種材料對拉動的反應(yīng)都可能有所不同。

盡管該小組的研究人員肯定對機(jī)器人輔助穿衣感興趣，但他們認(rèn)識到該技術(shù)具有更廣泛用途的潛力。“我們沒有以任何方式專門化這種算法，使其僅適用于機(jī)器人穿衣，”李指出。“我們的算法解決了一般的狀態(tài)估計問題，因此可以適用于許多可能的應(yīng)用。這一切的關(guān)鍵是能夠猜測或預(yù)測不可觀察的狀態(tài)。”例如，這樣的算法可以引導(dǎo)機(jī)器人識別其人類伙伴的意圖，因為它協(xié)同工作以有序的方式移動積木或設(shè)置餐桌。

在不久的將來，這是一個可以想象的場景：機(jī)器人可以擺好餐桌，甚至可以清理孩子留在餐廳地板上的積木，將它們整齊地堆放在房間的角落里。然后，它可以幫助你穿上晚禮服，讓自己在飯前更有體面。它甚至可以將盤子端到餐桌上，并為食客提供適當(dāng)?shù)牟糠帧C(jī)器人不會做的一件事是在你和其他人上桌之前吃掉所有的食物。幸運的是，這是一個不在繪圖板上的“應(yīng)用程序”——就像應(yīng)用程序而不是胃口一樣。

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