研究人员开发机械“影子手”:玩转魔方不在话下

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人类能只有相对轻松地玩弄魔方,但对于机器人来说,这一直以来都非常困难。(常见的2x2x2魔方共有367.430万个内部内部结构组合。)这并就有说只有机器人能玩得转魔方——麻省理工学院的一项发明权最近以破纪录的0.38秒内解出魔方——但这人机器人通常都涉及专门制造的马达和控制器。

令人鼓舞的是,腾讯和香港中文大学的一组研究人员表示,朋友设计了一款使用多指手的魔方操纵手。在发布在预印论文网站Arxiv.org上的一篇论文(“学习用灵巧的手来解魔方”)中,研究人员称朋友由人工智能驱动的系统——包括有有另另有一个用来求出最优动作顺序的魔方求解器,以及有有另另有一个可控制有一个手指的魔方操作器——在150多次试验中取得90.3%的平均成功率。

“灵巧的手部操作是机器人达到人类水平的灵活性,完成涉及几瓶接触的日常任务的关键帕累托图。”研究人员写道,“尽管取得了进展,但可靠的多指灵巧手操作仍然是有有另另有一个开放的挑战,机会它具有复杂化的接触模式、高维的动作空间和脆弱的机械行态。”

▲研究人员的系统在虚拟环境中操纵魔方。

该团队的除理方案是有有另另有一个分层系统,它结合了基于模型和无模型的规划和操作组件。顶端提到的魔方求解器负责寻找恢复魔方的最优动作顺序,而控制器——涉及有有另另有一个原子动作、魔方旋转和分层操作——则负责一步一步地执行每个动作。

研究人员指出,运动学和关节运动使得帕累托图动作比或者 的动作更难完成。朋友分别训练了十几个 模型,以便定量比较它们的可靠性。为了提高魔方旋转和分层操作(在只有得到反馈信号的情況下循序执行)的稳健性,朋友实施了有有另另有一个回退机制来一步步检查魔方的情況。

该团队利用Roboti的Mujoco(多关节接触动力学)来验证朋友的依据。Mujoco是为机器人和中物力学的研究和开发而设计的有有另另有一个物理引擎。在Mujoco内,朋友使用了有有另另有一个灵巧的人手大小的机械手。该机械手被称为“影子手”(Shadow Hand),它的中指和无名指各有有有另另有一个驱动关节和有有另另有一个欠驱动关节,小指和拇指有有一个驱动关节(手腕有有有另另有一个驱动关节)。在有有另另有一个实验中,影子手的任务是操纵有有另另有一个虚拟的魔方来实现有有另另有一个目标姿态,而在另有另另有一个实验中,它都要操纵两层来实现有有另另有一个目标高度。

研究人员表示,朋友的模型的立方体旋转成功率稳定在90%以上(经过3万次训练后,朋友将该数字提高到95.2%),分层操作的平均成功率为90.3%。也许,一起优化这有有另另有一个原子操作,并将该系统部署到实际硬件上,能只有进一步提高性能。