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在中國，西門(mén)子中國研究院的一個(gè)團隊正在探索實(shí)現未來(lái)工業(yè)環(huán)境中人機交互的基本功能。這項工作的關(guān)鍵環(huán)節之一是開(kāi)發(fā)“數據手套”以捕捉和傳遞人手的運動(dòng)、手勢和壓力，從而向機器人描述復雜的指令和展示安全處理各種物體的方法。

自1952年*亮相以來(lái)，工業(yè)機器人一直給人以龐大、沉重、靜止、對人類(lèi)構成危險，且只能執行預先設定的重復性任務(wù)的印象。盡管這些描述基本符合事實(shí)，但微電子、傳感器、聯(lián)網(wǎng)和算法等技術(shù)的不斷發(fā)展，為半自主機器人新紀元的到來(lái)做好了準備。

此外，產(chǎn)品的復雜度與日俱增，人們對個(gè)性化解決方案的需求也日益增長(cháng)。這兩個(gè)看似矛盾的趨勢互相融合，推動(dòng)了重大變革的發(fā)生。由此，以輕型工業(yè)機器人為特征的靈活生產(chǎn)概念成為了新的關(guān)注焦點(diǎn)。輕型工業(yè)機器人可以經(jīng)濟、輕松地完成重新部署。較為重要的是，它們能夠安全地與人類(lèi)并肩工作。隨著(zhù)這些新特性的不斷發(fā)展，它們將為德國“工業(yè)4.0”概念中所展望的短周期、小批量生產(chǎn)打開(kāi)大門(mén)，同時(shí)也為自主助手的出現打下基礎。

在進(jìn)行特定任務(wù)的訓練時(shí)，機械臂必須知道應該對物體施加多大壓力，以確保準確抓取并實(shí)現 移動(dòng)序列。

用手套“交談”
現在，西門(mén)子正沿著(zhù)這個(gè)方向，開(kāi)展廣泛深入的研發(fā)工作。例如，在中國，一組西門(mén)子中國研究院的研究人員正在探索用于實(shí)現未來(lái)工業(yè)環(huán)境中人機交互的基本功能。乍看起來(lái)，自然語(yǔ)言處理或許是促進(jìn)交互的 技術(shù)，因為它不僅高效，而且已經(jīng)發(fā)展成熟。由蘋(píng)果公司開(kāi)發(fā)的Siri就使用了自然語(yǔ)言處理技術(shù)。然而，在嘈雜的工廠(chǎng)環(huán)境中，它卻并非理想之選。因此，西門(mén)子中國研究院的研究人員正在開(kāi)發(fā)數據手套，以捕捉人手的運動(dòng)和手勢，從而向機器人描述復雜的指令。

目前，一只原型數據手套已在測試階段。它裝配了17個(gè)帶有慣性傳感器和磁性傳感器的微電子機械系統。通過(guò)整合來(lái)自傳感器的輸入，手套的手勢（包括每只手指的運動(dòng)）將被合并傳送到“受訓”的機械臂與機械手處，以實(shí)時(shí)執行特定任務(wù)。隨著(zhù)這項技術(shù)的發(fā)展，機器學(xué)習將被用來(lái)訓練機器人，教它們識別以手勢表達的越來(lái)越復雜的指令，向機器人分配高級任務(wù)，以及教會(huì )機器人新的技能。

機械臂與機械手在進(jìn)行任務(wù)訓練時(shí)必須學(xué)會(huì )對各類(lèi)物體施加不同的壓力，這樣才能優(yōu)化抓取和移動(dòng)的動(dòng)作。在這方面，數據手套*。例如，西門(mén)子的原型手套配有作用力反饋功能，這就在人手與機器人之間形成了交互閉環(huán)。數據手套的指尖裝有由微控制器驅動(dòng)的壓電陶瓷元件。當抓握特定物體時(shí)，手套可以產(chǎn)生對應準確壓力值的不同頻率和振幅的振動(dòng)。一旦接收到這些數據，機械手就可以根據自身壓力傳感器返回的實(shí)時(shí)反饋，向物體施加適當壓力。

在博士的帶領(lǐng)下，西門(mén)子中國研究院的研究人員正在開(kāi)發(fā)數據手套。

數據手套可以捕捉人手的運動(dòng)和手勢，向機器人傳遞復雜指令。

當數據手套的用戶(hù)執行手部動(dòng)作時(shí)，傳感器將實(shí)時(shí)記錄輸入并將數據轉發(fā)至受訓機械臂。

請將扳手遞給我
在高度靈活的未來(lái)生產(chǎn)環(huán)境中，機器人將無(wú)暇參加長(cháng)期培訓。同人類(lèi)工人一樣，它們要現學(xué)現用。作為朝這個(gè)方向邁出的*步，西門(mén)子中國研究院的研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了一套算法，讓機器人能夠執行一項非常重要的基礎任務(wù)：抓取未知物體。這項任務(wù)雖然對人類(lèi)而言輕而易舉，但對于機器人卻挑戰性，因為機器人必須自主決定正確的抓取手勢和與目標物體的接觸點(diǎn)。有趣的是，這項任務(wù)的解決方案是以Xbox游戲機所用微軟設備Kinect為基礎開(kāi)發(fā)出來(lái)的。

Kinect可以同時(shí)捕捉圖像中的深度數據和紅綠藍（RGB）數據。前者用于確定抓取手勢，而后者則用于計算抓取點(diǎn)。根據這個(gè)數據組合，機器人可以將目標物體與周?chē)鷪D像分離，并把它代入基于極限學(xué)習算法的模型。這個(gè)過(guò)程將順序生成一組 抓取點(diǎn)。前文中已經(jīng)提到，在抓取物體時(shí)，機器人需要注意施加的作用力水平。一方面，作用力應當足夠大以確保抓牢；另一方面，作用力也應當足夠小，以免損壞物體。目前，工程師可以預先設定作用力水平，并通過(guò)安裝在機器人抓取裝置上的壓力傳感器來(lái)完成監測。然而，這種情況也將改變，因為一套自適應的作用力控制機制已在研發(fā)當中。

安全*
如果機器人助手真的能與人類(lèi)并肩工作，那么安全將是一項重要的課題。為此，西門(mén)子中國研究院的研究人員正在研發(fā)基于阻抗控制理論的全新控制機制，它可以同時(shí)控制機械臂的位置和作用力。只要人類(lèi)工人明確規定作用力的大值，這種機器人就能夠推算出 運動(dòng)，從而在保持高準確度的情況下成為安全的自主助手。目前，研究人員正在研發(fā)阻抗控制型末端執行器來(lái)檢驗可能的模型和算法。這種模型和算法將控制機器人在動(dòng)作過(guò)程中對物體施加的作用力。例如，末端執行器的一個(gè)可能的應用便是以恒定作用力水平打磨器件。

阻抗控制技術(shù)還可以應用在機器人編程中。傳統的機器人編程不僅專(zhuān)業(yè)性很強，而且費時(shí)、昂貴。工程師要接受專(zhuān)業(yè)培訓，并進(jìn)行大量實(shí)踐練習。但阻抗控制型機器人助手可以在培訓領(lǐng)域開(kāi)啟一片新天地。在這種培訓中，僅通過(guò)示范，機器人就可以同時(shí)完成學(xué)習與編程。這些示范動(dòng)作可以被分解為不同的拖、放過(guò)程，機械臂通過(guò)一系列“教學(xué)點(diǎn)”學(xué)習特定的位置和手勢。如此，機器人助手就能學(xué)會(huì )整個(gè)程序并可精確重復。對于快速變動(dòng)的命令與需求，這種模式將成為一種簡(jiǎn)單而靈活的解決方案。