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傳感器讓機器手無限趨近人手
來源:賽斯維傳感器網 發(fā)表于 2014/4/26

  掃地機器人、寵物機器人、護理機器人——各種各樣的機器人越來越多,機器人成功走入人們日常生活。正在開發(fā)的人型機器人被視為機器人的終極形態(tài),將來很可能會用于護理、家務、保安、工業(yè)等諸多場合。


  在實現(xiàn)人型機器人的過程中,機器人“手”的進化是關注的焦點。為了實現(xiàn)具備觸覺、力覺等感覺逼近人手的機器手,相關開發(fā)也在不斷推進之中。


  視覺、聽覺、嗅覺、觸覺、味覺。在人類的五感中,視覺、聽覺、嗅覺可以利用現(xiàn)有的傳感器技術彌補,敏感程度甚至能夠超過人。機器人無需進食,所以味覺可以排除在外,但對于觸覺,有看法認為,利用現(xiàn)有的技術還無法超越人類。因為技術人員雖然可以在機器人的指尖安裝傳感器,使其局部具備觸覺,但是,使整只手的表面覆蓋傳感器和布線的技術,以及像人類那樣根據(jù)觸感的柔軟程度和形狀調整力量還很難實現(xiàn)。



  為機器人賦予觸覺——東京大學與日本產業(yè)綜合研究所、日本大型印刷電路板企業(yè)Mectron從四年前開始合作開發(fā)這一項目。


  “要想實現(xiàn)人與機器人的共存,必須依靠觸覺”,Mectron NB策劃部的木村泰介強調說。因為機器人如果沒有觸覺,“就可能傷及接觸對象。而且,機器人本身也注意不到傷害”。


  用1000個傳感器檢測壓力


  合作開發(fā)的成果,是能夠粘貼在曲面上使用的“柔性觸覺傳感器”。筆者在采訪中看到了相關演示,人體模特的手上粘滿了傳感器,僅一只手上,傳感器的數(shù)量就達到了1000個。人體模特的手顯示在電腦屏幕上,與滿是傳感器的手一接觸,屏幕上就能看到相應的接觸點被點亮,對于不同大小的壓力,點亮的顏色也不同,例如壓力強的地方呈現(xiàn)紅色、壓力弱的地方呈現(xiàn)綠色。如果將人類握手時感受到的壓力“可視化”,估計也是這樣的感覺。現(xiàn)在能夠檢測的壓力范圍是每平方厘米10克至數(shù)千克。


  Mectron等開發(fā)的能夠檢測壓力的“柔性觸覺傳感器”,可以粘貼在機器人的手上使用。


  柔性觸覺傳感器上使用的是0.35mm×1.1mm的薄片狀微型傳感器,在手掌以4mm為間隔、在指尖以2mm為間隔排列。其特點是容易貼合曲面,在彎曲較多的部位也可以準確檢測壓力。


  把這種觸覺傳感器貼在機器人的手上,機器人就能夠判斷出是否有物體接觸,以及抓握的物體硬度。這種觸覺傳感器計劃在2014年內投產,開發(fā)人型機器人的機構已經表現(xiàn)出了濃厚的興趣。


  盡管如此,要實現(xiàn)人手那樣的程度仍非常困難。要想利用傳感器完全重現(xiàn)人手,傳感器排列的間隔要縮小到1mm,這就需要更小、更薄的傳感器,成本也會水漲船高,因此,實用化還存在相當大的難度。


  機器人能抓起豆腐嗎?


  除了需要觸覺傳感器進化以外,還有許多其他課題。


  2013年,在東京舉辦的國際食品工業(yè)展“FOOMA JAPAN 2013”上,出現(xiàn)了一臺有趣的機器人。這是能夠在生產流水線上完整抓取豆腐的機器人,開發(fā)商是經營豆腐生產設備的LANDS WORK(名古屋市)。筆者見到的是用4塊鐵板從側面輕輕抓起豆腐的機器,它用影像確認豆腐的方向,用不會破壞豆腐的力量將其提起。


  那么,與此類似的人型機器人的五指能否做到?


  在產綜研從事機器人開發(fā)等工作的數(shù)字人體工學研究中心副主任加賀美聰指出,“抓。ǘ垢菢拥模┤彳浳矬w非常困難”。舉例來說,人在抓取豆腐的時候,為了防止豆腐破碎或滑落,會下意識地調整力度。而用只能檢測接觸程度的觸覺傳感器,無法實現(xiàn)這種感覺。雖然像LANDS WORK那樣使用四塊鐵板可以實現(xiàn),但是,五指型機器手要想完成相同的操作,在技術方面還面臨諸多課題。機器人或許不需要具備烹調豆腐的能力,但就現(xiàn)有技術而言,抓取豆腐可以說是機器手的極限。因為人手擁有著現(xiàn)有技術無法實現(xiàn)的“感覺”。


  除了抓握柔軟物體,機器人還有一樣不擅長的事情是用手摸索。


  美國國防部高級研究計劃局(DARPA)曾舉辦過一場比賽,讓機器人從包中取出十樣物品,速度快者為勝。參賽的機器人事先并不知道包中放的是什么。


  結果,大多數(shù)機器人沒能取出所有的物品。這意味著什么呢?加賀美表示,如果事先指定物品的種類,機器人能夠取出7~8成的物品。但是,如果事先不告知,機器人就不知道“應該取出什么”、“應該用多大的力道抓握接觸到的物品”、“應該用多大的力拿起”。


  機器手的進化不僅需要傳感器技術,還需要AI(人工智能)、影像識別等軟件技術的進化。不過,“在最近幾年,AI領域的開發(fā)進展迅速,機器人越來越聰明。與之相比,機器手的進化卻還非常緩慢”(加賀美)。美國等地如今也在通過產官學合作來開發(fā)具備通用性的機器手。


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