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接近附近的物體似乎是一項(xiàng)無(wú)意識(shí)的行為，但該行為的發(fā)生需要一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人類花了數(shù)百萬(wàn)年才進(jìn)化到此。現(xiàn)在，機(jī)器人正通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得同樣的能力。在最近的一項(xiàng)研究中，一只機(jī)械手通過(guò)三種不同的抓取動(dòng)作“學(xué)會(huì)”了抓取不同形狀和硬度的物體。

這種發(fā)展的關(guān)鍵是一種叫做尖峰神經(jīng)元（spiking neuron）的東西。就像大腦中的真實(shí)神經(jīng)元一樣，尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（spiking neural network，SNN）中的人工神經(jīng)元一起對(duì)時(shí)間信息進(jìn)行編碼和處理。研究人員研究SNN是因?yàn)檫@種方法可以深入了解生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功能，包括我們自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

德國(guó)FZI Forschungszentrum Informatik的研究人員Juan Camilo Vasquez Tieck說(shuō)：“類人機(jī)器人或仿生機(jī)器人的編程非常復(fù)雜。而傳統(tǒng)的機(jī)器人編程方法并不總是適合利用它們的能力。”

Tieck說(shuō)，傳統(tǒng)的機(jī)器人系統(tǒng)必須進(jìn)行廣泛的計(jì)算，以跟蹤軌跡和抓取物體。但像本文研究的依賴SNN的機(jī)器人系統(tǒng)，首先訓(xùn)練的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，來(lái)更好地模擬系統(tǒng)和物體的運(yùn)動(dòng)。之后，它通過(guò)實(shí)時(shí)適應(yīng)運(yùn)動(dòng)，更自主地掌握項(xiàng)目。

Tieck和他的同事們的新機(jī)器人系統(tǒng)使用了一種現(xiàn)有的機(jī)械手，名為Schunk SVH 5-finger hand，它的手指和關(guān)節(jié)數(shù)量與人手相同。研究人員在他們的系統(tǒng)中加入了一個(gè)SNN，這個(gè)系統(tǒng)被分成幾個(gè)子網(wǎng)絡(luò)。一個(gè)子網(wǎng)絡(luò)單獨(dú)控制每個(gè)手指，或彎曲或伸展手指。

對(duì)于每個(gè)手指，神經(jīng)電路利用馬達(dá)的電流和關(guān)節(jié)的速度來(lái)檢測(cè)與物體的接觸。當(dāng)檢測(cè)到與物體接觸時(shí)，控制器被激活以調(diào)節(jié)手指施加的力。

Tieck說(shuō)：“這樣一來(lái)，一般抓取動(dòng)作可以適應(yīng)不同形狀、剛度和大小的物體。當(dāng)物體移動(dòng)或變形時(shí)，該系統(tǒng)還可以快速適應(yīng)抓取運(yùn)動(dòng)。”

機(jī)器人抓取系統(tǒng)的具體研究成果發(fā)表在10月24日的IEEE Robotics and Automation快報(bào)上。研究人員的機(jī)械手在不知道物體屬性的情況下，用三種不同的抓取動(dòng)作來(lái)抓物體。目標(biāo)物體包括一個(gè)塑料瓶、一個(gè)軟球、一個(gè)網(wǎng)球、一塊海綿、一只橡膠鴨子、不同的氣球、一支筆和一個(gè)紙巾袋。研究人員發(fā)現(xiàn)，首先，捏捏動(dòng)作比圓柱形或球形抓取動(dòng)作需要更高的精度。

Tieck說(shuō)：“對(duì)于這種方法，下一步要做的是整合基于事件的攝像機(jī)的視覺(jué)信息，并將手臂運(yùn)動(dòng)與SNN相結(jié)合。此外，我們還想用觸覺(jué)傳感器來(lái)伸展手部?！?/p>

他說(shuō)，長(zhǎng)期目標(biāo)是開(kāi)發(fā)“一種系統(tǒng)，可以執(zhí)行與人類相似的抓取動(dòng)作，無(wú)需對(duì)接觸點(diǎn)進(jìn)行密集規(guī)劃或進(jìn)行嚴(yán)格的穩(wěn)定性分析，并且能夠利用視覺(jué)和觸覺(jué)反饋來(lái)適應(yīng)不同的物體?！?/p>

責(zé)任編輯：PSY

原文標(biāo)題：人工智能引導(dǎo)機(jī)械手學(xué)習(xí)如何抓取

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