人工智能让新型机器人能够操纵柔软的物体

向名为 Bifrost 的机器人问好。在人工智能技术的帮助下，它利用触觉能力来操控柔软而柔韧的物体。

挪威研究人员埃克雷姆·米西米 (Ekrem Misimi) 表示：“尽管我们许多人从媒体上得到了这样的印象，但机器人在能够熟练地操纵所谓的顺从物体之前还有很长的路要走。”

米西米认为，在实现这一目标之前还需要进行更多的研究。

“这就是为什么我们很自豪能够开发出一种使机器人能够学习操纵此类物体的方法。这是具有重大创新潜力的突破性研究，”他说。

“目前正在开发的技术可能在各个行业都有许多应用，但首先也是最重要的是食品行业，该行业并不缺乏合规对象。”

基于人工智能的方法

这项新技术是作为一个项目的一部分出现的，该项目也称为 BIFROST，在北欧神话中指的是“桥梁”。然而，该方法的灵感始于厨房，更具体地说，始于为晚餐准备简陋的鳕鱼片的各个阶段。

“我们都熟悉这个过程，但没有真正深入思考它，”米西米说。“但如果你仔细想想，你会发现你正在对鱼片进行许多不同的操作。过去，机器人无法执行此类任务，因为直到最近它们才被训练来抓取物体而且，要获得一个严格且不合规的要求是很困难的。机器人来执行未经训练的新任务，”他说。在人工智能领域，机器人在所谓的泛化能力上苦苦挣扎——而人类非常擅长这种能力。

为了取得成功，研究人员开发了一种基于人工智能的新方法。他们通过让机器人执行类似于现实世界中必须执行的任务来训练机器人。可以理解的是，这些任务一开始并不涉及鳕鱼片。

耗时的任务是最困难的

桌子上放着一个细长的布袋，里面装满了米，这里模拟的是鳕鱼片。它的形状是“I”，但根据研究人员的命令，机器人将其操纵成“C”。

“因此，我们成功地让机器人按照订单操作顺从的三维物体，”米西米说。“就其本身而言，这可能看起来不太令人印象深刻。然而，该机器人之前没有接受过使用这种特殊形状的训练，”他说。

米西米补充说，人类很容易长时间执行任务，直到完成他们打算做的事情，但这对机器人来说更具挑战性。

“如果机器人要完成此类操作任务，学习和感知的结合至关重要。

“越复杂的任务，机器人学习如何完成任务所需的时间越长，”Misimi 说。“花费的时间越多，对机器人的要求就越高。”

新机遇

研究小组最近发表作为该方法一部分的一篇文章2024年IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA）诉讼程序。该团队解释说，基于人工智能的机器人操作提供了以前超出我们想象的新机会。

“这种方法的酷之处在于，机器人是专门使用模拟进行训练的，”米西米说。

然后，无需任何额外培训即可将知识带入现实世界。这是全新的。研究人员的主要重点是训练机器人掌握受人类能力启发的技能。

“在某种程度上，我们让它们能够更好地执行需要人类灵活性的任务——这些任务在学习和感知方面目前只能由人类执行，”米西米说。

这里使用“感知”一词来描述一种了解周围环境正在发生的事情的能力，以便可以提前计划并执行任务。如果机器人要完成灵巧的操作任务，学习和感知的结合是必不可少的。

连续的操作很棘手

当机器人负责操纵给定物体时，它必须将视觉能力与感知能力结合起来。

“在这种情况下，它可能还需要工作一段时间才能完成任务，”米西米说。“为了将物体操纵成新的形状，机器人必须完成许多不同的动作，到目前为止，使用机器人执行此类任务一直具有挑战性，”他说。

他接着解释说，机器人通常需要 20 到 60 秒才能将物体操纵成新形状，具体取决于过程的复杂程度。

“让机器人长时间专注于一项任务是一个挑战，但我们已经成功了，”米西米说。

食品工业的理想选择

目前正在开发的技术可能在广泛的行业中有许多应用。

“但最重要的是在食品领域，尤其是海鲜领域，这些领域并不缺乏合规的操纵对象，”米西米说。“这很重要，因为机器人的使用可以帮助挪威维持其食品生产行业，这样做还可以促进更可持续、更优质的本地食品，”他接着补充道，

“在更高的层面上，从这个项目中获得的知识可能会帮助我们解决现代机器人技术面临的一些基本挑战。这反过来又会促进新技术的发展，使工业部门和更广泛的社会受益。

研究团队还成功地进一步开发了 Bifrost 机器人，使其现在能够执行推动和抓取动作。这使得能够更加温和地操纵兼容的对象和结构。

更多信息：Matias Sivertsvik 等人，通过无模型、长视野深度强化学习学习主动操纵目标形状，2024年IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA）（2024）。DOI：10.1109/ICRA57147.2024.10610033