想象一下，與一個(gè)能理解你的行動(dòng)方式、精確感知你抬起一個(gè)箱子時(shí)用了多大的力，或者你拿工具時(shí)有多輕柔的機(jī)器人并肩工作 —— 這就是我們正在構(gòu)建的人機(jī)協(xié)作的未來。
機(jī)器人正在成為我們的隊(duì)友，無論它們是用于制造業(yè)、醫(yī)院，甚至是用于像協(xié)助行動(dòng)不便者這樣的日常任務(wù)。然而，要使這種協(xié)作取得成功，機(jī)器人必須能夠識(shí)別人類日常所做動(dòng)作的力度和細(xì)微變化。
例如，它們必須能夠識(shí)別你拿易碎物品時(shí)有多輕柔，或者你切菜時(shí)按下去有多用力。難題在于，這些手部力量很難預(yù)測。想想拿起一個(gè)咖啡杯和搬一箱書的感覺有多么不同。你的動(dòng)作因任務(wù)而異；要讓機(jī)器識(shí)別這種差異，光靠直覺是不夠的。這就像教一個(gè)從未做過飯的人如何揉面團(tuán)。壓力太小會(huì)使面團(tuán)碎掉，壓力太大則會(huì)破壞面團(tuán)的質(zhì)地。
這就是我們開發(fā)的一種新方法——分層遞歸初始?xì)埐钭儞Q器（hierarchical recurrent-inception residual transformer，簡稱HRIRT，https://ieeexplore.ieee.org/document/10605060）發(fā)揮作用的地方。這就像是賦予機(jī)器人自己的“肌肉記憶”和直覺。該方法使用了一種稱為力肌圖（FMG）傳感器的先進(jìn)傳感器，這種非侵入性傳感器附著在人體上，可以檢測肌肉收縮的變化。在我團(tuán)隊(duì)最近進(jìn)行的研究中，F(xiàn)MG傳感器被附著在一個(gè)人的手上，使我們能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測施加的精確壓力量。
然后，提出的HRIRT就像一個(gè)翻譯器，即時(shí)解釋這些數(shù)據(jù)，并預(yù)測一個(gè)人在推、舉或抓東西時(shí)用力的大小或輕柔程度。
設(shè)想一個(gè)機(jī)器人幫助一位難以提起重物的老人。機(jī)器人需要知道這個(gè)人在提起東西時(shí)付出了多少力氣，這樣它就能在提供幫助時(shí)既不會(huì)越俎代庖也不會(huì)造成傷害。這種方法訓(xùn)練機(jī)器人去“感知”這種用力情況并做出適當(dāng)反應(yīng)，根據(jù)需要調(diào)整其幫助力度。這使得人機(jī)協(xié)作互動(dòng)安全、高效且直觀，就像與一位知道何時(shí)介入、何時(shí)讓你主導(dǎo)的人類同事共事一樣。
HRIRT方法不僅讓機(jī)器人成為更好的隊(duì)友，還為它們?cè)谌找鎻?fù)雜的任務(wù)中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。這項(xiàng)技術(shù)有可能改變?nèi)祟惡蜋C(jī)器人在眾多領(lǐng)域的協(xié)作方式，無論是精密手術(shù)、幫助殘障人士還是具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這項(xiàng)研究真正令人著迷的地方在于我們?nèi)绾瓮ㄟ^結(jié)合人工智能的最新進(jìn)展來解決這個(gè)難題，從而邁向一個(gè)與機(jī)器人共事就像與人互動(dòng)一樣自然的時(shí)代。我們正在走向這樣一個(gè)未來：機(jī)器人懂得如何完成我們分配給它們的任務(wù)，從而實(shí)現(xiàn)更安全、更智能、更輕松的協(xié)作互動(dòng)。
關(guān)于作者
Filippo Sanfilippo是IEEE高級(jí)會(huì)員，并且是挪威格里姆斯塔阿格德爾大學(xué)頂級(jí)機(jī)電一體化研究中心（TRCM）的人工智能、生物機(jī)電一體化和協(xié)作小組的負(fù)責(zé)人。Muhammad Hamza Zafar是IEEE學(xué)生會(huì)員。他是頂級(jí)機(jī)電一體化研究中心（TRCM）的博士研究生。
