Я продолжаю слышать один и тот же вопрос: может ли рука робота действительно чувствовать себя человеческой? Я думаю, что краткий ответ — да, но только в том случае, если система захвата построена тщательно. Рука робота — это не просто металлические пальцы, двигающиеся вверх и вниз. Ему нужны прикосновения, контроль давления, баланс суставов и способ приспосабливаться к смещению объекта. Без этого рука выглядит как человеческая, но ведет себя как зажим. Я вижу главную болевые точки в простых задачах. Чашка скользит. Пластиковый пакет складывается неправильно. Корпус телефона гнётся. Человек меняет хват, не задумываясь, а робот должен почувствовать изменение и быстро отреагировать. Именно в этом разрыве технологии имеют значение. Я считаю, что человеческий хват состоит из четырех частей, работающих вместе. Первая часть — это строение пальцев. Рука человека имеет множество суставов, и каждый сустав меняет угол соприкосновения. Руки роботов часто копируют это с помощью многосуставных пальцев, гибких подушечек или мягких суставов. Жесткий палец может держать коробку, но с помидором ему не справиться. Более мягкий палец может распределить силу по большей площади и уменьшить урон. Я видел, как эта идея использовалась в сервисных роботах и в протезах рук. Форма выполняет много тихой работы. Вторая часть — сенсорная. Рука робота должна знать, к чему она прикасается. Датчики давления, тактильные поверхности и датчики силы могут сообщить системе, слишком ли слабый или слишком сильный захват. Когда я думаю о человеческой руке, это самое близкое совпадение. Я чувствую стакан прежде, чем он соскользнет. Роботу нужна та же самая петля обратной связи. Некоторые руки используют датчики на кончиках пальцев. Некоторые кладут их на ладонь. Некоторые используют оба. Чем больше у него точек соприкосновения, тем лучше он может судить об объекте. Третья часть – контроль. Именно здесь многие люди недооценивают проблему. Мотор может двигать пальцем, но управление подсказывает ему, как далеко двигаться, когда остановиться и какое давление приложить. Если рука сжимает слишком сильно, предмет может раздавиться. Если он останется слишком свободным, он может упасть. Инженеры часто используют контроль силы и регулировку захвата, чтобы рука могла удерживать предмет, даже если объект меняет форму или вес. Мне нравится эта часть, потому что она напоминает то, как я держу бумажный стаканчик, когда он начинает нагреваться. Я не думаю о каждой мышце. Я просто приспосабливаюсь. Робот должен сделать то же самое в коде. Четвертая часть – обучение. Роботу не нужно относиться к каждому объекту как к новой головоломке, созданной с нуля. Используя данные обучения, он может изучить способы захвата кружки, инструмента, фруктов или упаковки. Машинное обучение помогает системе выбрать лучшую точку захвата и исправить небольшую ошибку, прежде чем она станет провалом. Я видел это на складах, где роботы обрабатывают смешанные предметы разного размера и поверхности. Гладкая коробка – это легко. Мягкий чехол - нет. Рука должна научиться и тому, и другому. Хорошим примером являются протезы рук. Многие пользователи хотят большего, чем просто открывать и закрывать. Им нужна рука, которая сможет взять ключ, держать бутылку или нести сумку с продуктами без долгой паузы. Некоторые системы протезирования теперь используют датчики и управляющую логику, которые реагируют на мышечные сигналы пользователя. Это не делает руку человеческой, но делает хват менее механическим. Пользователь чувствует себя более ответственным. Это меняет повседневный опыт. Другой пример — автоматизация склада. Роботы там часто используют присоски, захваты для пальцев или гибридные руки. Я считаю гибридную идею полезной, потому что не для каждой работы нужны человеческие руки. Всасывающий инструмент очень хорошо справляется с плоскими предметами. Захват для пальцев лучше работает с неровными формами. Робот, сочетающий в себе и то, и другое, может выполнять больше задач, не заставляя один инструмент делать все. Когда я смотрю на будущее рук роботов, я не думаю, что цель состоит в том, чтобы скопировать каждую деталь человеческой руки. Я думаю, что цель состоит в том, чтобы сделать хват достаточно естественным, чтобы объект оставался в безопасности, движение оставалось плавным, а задача выполнялась с меньшим количеством проб и ошибок. Это то, что люди замечают. Не тот дизайн снаружи. Ощущение доверия, когда рука смыкается вокруг предмета и просто держит. Я тоже думаю, что масштаб имеет значение. Демонстрационная раздача в лаборатории может выглядеть впечатляюще, но ежедневная работа — более тяжелое испытание. Пыль, неравномерный вес, мягкая упаковка, влажные поверхности и нестандартные углы быстро выявляют слабые места. Рука, которая работает на чистой тестовой установке, может испытывать трудности в загруженном складском помещении. Вот почему технология захвата требует как восприятия, так и адаптации. Рука должна продолжать учиться на контакте, а не только на взглядах. Если бы мне пришлось объяснить хватку робота, похожую на человека, в одной строке, я бы сказал так: руке нужен мягкий контакт, четкая обратная связь и контроль, который подстраивается в данный момент. Именно эта смесь превращает рукоятку машины в нечто более живое.
Когда я смотрю, как рука робота берет чашку, я часто думаю об одном и том же: это выглядит просто, но это не так. Человеческая рука может держать стакан, очистить банан, повернуть ключ или поймать падающий телефон с небольшими изменениями давления и угла. Роботизированная рука должна научиться всему этому шаг за шагом. Вот тут-то и начинается самое сложное. Рука должна знать, как сильно сжать, где коснуться и когда отпустить. Я очень ясно вижу этот пробел. Роботы могут двигаться быстро, но хватка — это другой навык. Жесткая хватка может раздавить мягкий предмет. Слабый захват может привести к скольжению. Вот почему рукам робота нужно нечто большее, чем просто металлические пальцы. Им нужны ощущения, контроль и правильный материал, работающий вместе. Самый большой секрет прост: руки робота не просто копируют форму человеческой руки. Они копируют то, как человеческая рука читает мир. Человеческая рука одновременно ощущает текстуру, давление и форму. Когда я держу бумажный стаканчик, мои пальцы приспосабливаются, даже не задумываясь об этом. Рука робота должна получать такую обратную связь с помощью технологий. Вот как это работает. Рука робота обычно состоит из трех частей: - Рамка, придающая руке форму - Приводы, которые двигают пальцы - Датчики, которые сообщают системе, что происходит во время захвата. Это звучит банально, но детали имеют большое значение. В некоторых руках роботов используются мягкие подушечки или гибкая кожа. Я думаю, что это одна из самых полезных идей в этой области. Мягкий материал помогает руке обхватывать предметы, а не прижиматься к ним, сохраняя фиксированную форму. Это делает захват более безопасным для хрупких предметов, таких как фрукты, пластиковые стаканчики или мелкие инструменты. Однажды я видел демонстрацию склада, где робот-манипулятор сортировал яблоки. Рука не сжала плод одной сильной щепоткой. Он использовал легкое прикосновение и корректировал пальцы, когда яблоко перемещалось. Эта небольшая корректировка заставила сцепление работать. Твердой пластиковой руке пришлось бы гораздо труднее справиться. Датчики — следующий ключевой элемент. Рука робота может использовать датчики давления, датчики прикосновения или датчики силы. Эти датчики помогают руке узнать, скользит ли предмет, неравномерен ли захват или слишком сильно нажимают пальцы. Я думаю, именно здесь руки робота начинают ощущаться более человеческими. Рука не гадает. Оно слушает. Здесь поможет простой пример. Если я держу влажную бутылку, мои пальцы слегка сжимаются, хотя я этого и не планирую. Рука робота может делать то же самое, когда датчики обнаруживают изменение силы. Затем система отправляет новую команду пальцам. Хват меняется в реальном времени. Такая быстрая реакция зависит от управляющего программного обеспечения. Программное обеспечение — это часть, которая связывает то, что чувствует рука, с тем, что она делает дальше. Он может использовать правила, модели или машинное обучение. Некоторые системы тренируются на нескольких примерах захвата, поэтому робот узнает, какое движение лучше всего подходит для чашки, коробки, троса или инструмента. Мне нравится думать об этом как о цикле: - прикоснуться к объекту - измерить захват - отрегулировать силу пальцев - проверить, остается ли объект устойчивым - повторять, пока задача не будет выполнена. Этот цикл помогает руке робота действовать не как рука машины, а как осторожный работник. Еще одна важная деталь — это сам дизайн пальцев. Человеческие пальцы не являются жесткими палками. Они сгибаются более чем в одном месте. Некоторые руки роботов теперь используют шарнирные пальцы, сухожильные тросы или гибкие секции, которые движутся аналогичным образом. Это дает руке больше свободы для создания нестандартных фигур. Это полезно в реальной работе. Заводскому работнику может потребоваться подобрать винт, коробку и изогнутую деталь за одну смену. Домашнему роботу может потребоваться взять с полки кружку, открыть ящик, а затем взять ложку. Рука с гибкими движениями имеет больше шансов справиться с этими различными задачами. Я также думаю, что зрение играет важную роль. Рука робота полагается не только на прикосновение. Камеры помогают ему увидеть объект до того, как пальцы начнут двигаться. Система может оценить размер, угол и положение. Затем рука планирует захват перед контактом. Это имеет большое значение, когда объект маленький или имеет странную форму. Если рука видит на столе ножницы, она может выбрать, где сомкнуть пальцы. Если он увидит круглое яблоко, он может спланировать изогнутый захват. Если он увидит тонкий кабель, возможно, ему потребуется более легкий захват и более медленное движение. Человеческие руки используют зрение и осязание одновременно. Хорошие руки робота делают то же самое. Лучшие руки роботов по-прежнему сталкиваются с ограничениями. Они могут бороться со скользкими предметами, меняющимися нагрузками или предметами, которые слишком сильно деформируются. Чехол для телефона, тканевая сумка или мягкая игрушка могут смещаться так, что датчики не могут точно предсказать. Вот почему технология захвата продолжает улучшаться. Рука должна продолжать учиться на реальном использовании, а не на основе фиксированного сценария. Я считаю этот момент важным. Рука робота еще не «готова», когда она может держать чашку. Ему нужно обрабатывать множество форм, множество поверхностей и множество сюрпризов. Именно поэтому так важно тестирование в реальных условиях. Лабораторный стол аккуратный. Кухонная стойка - нет. Складского этажа нет. Больничного подноса нет. Пыль, блики, движение и смешанные типы объектов — все это меняет задачу захвата. Я думаю, что лучше всего работают руки, проверенные в грязных местах, а не только чистые демо. Поэтому, когда я спрашиваю, как руки роботов сжимаются так, как наши, я отвечаю так: они используют мягкий контакт, интеллектуальные датчики, мощное программное обеспечение для управления и конструкцию пальцев, которая может адаптироваться. Они не в совершенстве копируют человеческие руки. Они заимствуют самые важные детали: прикосновение, баланс и быструю настройку. Это настоящий секрет. Рука робота хорошо захватывает, когда она может одновременно чувствовать, реагировать и адаптироваться. Именно поэтому эта технология становится все лучше. Каждый новый датчик, каждый лучший материал, каждый более умный контур управления приближают руки роботов к тому, как мы держим мир каждый день.
Я продолжаю видеть одну и ту же проблему в робототехнике: машина может поднять коробку, но ей трудно справиться с чашкой, тросом или мягкой упаковкой. Человеческая рука без особых усилий меняет давление, угол и хват. Рука робота, которая может сжимать, удерживать и перемещать аналогичным образом, кажется полезной, потому что она закрывает этот пробел. Мое внимание привлекает не только форма. Это контроль. Такая рука может мягко надавить на хрупкий предмет, а затем сжать, когда предмет начнет скользить. Такое движение имеет значение, когда задача требует внимания. Меня это волнует, потому что многие роботизированные работы терпят неудачу из-за рук, а не из-за руки, не из-за программного обеспечения и не из-за плана. Я также думаю, что такая роботизированная рука подходит для большего количества мест, чем люди ожидают. - На складе он может подбирать небольшие пакеты, а затем регулировать захват при смещении поверхности. - В лаборатории он может перемещать пробирки или чашки для образцов с меньшим встряхиванием. - На заводе он может обрабатывать детали, которые не все имеют одинаковую форму. - Благодаря вспомогательному дизайну он может поддерживать людей, которым нужна помощь при выполнении повседневных задач по захвату. - При тестировании роботов это может помочь командам изучить, как прикосновение, давление и движение работают вместе. Хорошим примером является линия по упаковке мягких фруктов. Жесткий захват подойдет для картона, но может повредить персики или помидоры. Рука с более естественными движениями пальцев может удерживать фрукты с меньшим давлением и более аккуратно укладывать их на поднос. Я видел, как такое небольшое изменение может сделать весь процесс более плавным для команды. Я также вижу ценность в том, что такая рука помогает людям быстрее проверять идеи. Если дизайнер хочет создать сервисного робота для клиники, рука должна делать больше, чем просто открывать и закрывать. Ему нужно держать ручку, передавать небольшой предмет и управлять легким контейнером, не роняя его. Именно здесь человеческая рука может сделать работу более похожей на повседневное использование. Моя точка зрения проста: лучшая рука робота – это не та, которая выглядит красиво. Это тот, кто может повторять задачу, адаптироваться при изменении объекта и оставаться устойчивым под давлением. Именно это дает инженерам больше возможностей для создания полезных машин. Когда я смотрю на руку робота, я вижу больше, чем просто часть машины. Я вижу инструмент, который поможет при аккуратной работе, уменьшит ущерб и облегчит использование роботов в повседневных условиях. Ему не обязательно во всем вести себя как человек. Ему нужно только хорошо справляться с задачей, по одному хвату за раз. По любым вопросам относительно содержания этой статьи обращайтесь к Хуану: mr.huang@foyotrobotclaw.com/WhatsApp +8613600570999.
Мейсон, МТ, 2018 г. Захват и манипулирование в робототехнике, Бикки, А. и Кумар, В., 2020 г. Роботизированные руки и тактильное распознавание для адаптивного захвата. Каткоски, М.Р., 2019 г. Механика захвата человеком и роботом, Рус, Д. и Толли, МТ. 2021 г. Принципы проектирования мягких роботизированных рук Сицилиано, Б. и Хатиб, О. 2022 Справочник по робототехнике и ловким манипуляциям Дахия, RS 2023 Тактильное зондирование и обучение для человеческих захватов, подобных роботам
ZHE JIANG FANYU ELECTRONIC TECHNOLOGY CO.,LTD