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泡泡玛特已注册80余枚Labubu相关商标,二手市场价格已上千元,仿版工厂负责人:都在欠货,根本不够分

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中青报·中青网记者(jìzhě) 邱晨辉 想过机器人能像人类(rénlèi)一样,灵巧地拿起易碎花瓶,或同时抓起多个形状各异的物品吗?这些人类手部(shǒubù)的“拿手好戏”,如今(rújīn)机器人手也能做到了。 6月9日,北京大学人工智能研究(yánjiū)院、北京大学武汉人工智能研究院(yánjiūyuàn)、北京通用人工智能研究院、北京大学工学院和伦敦玛丽女王大学联合组成的研究团队,取得这样一项机器人(jīqìrén)技术突破,成果论文《高分辨率(gāofēnbiànlǜ)触觉(chùjué)感知机器手实现类人适应性抓取》当天在国际学术期刊《自然-机器智能》刊发。 机器人仿生手F-TAC Hand抓取多物体示意图(shìyìtú)。研究团队(tuánduì)供图 随着人类的进化,手部(shǒubù)的功能(gōngnéng)由攀爬转为使用工具,并逐渐(zhújiàn)掌握了精准抓握能力。手部既是人类改造自然与外界交互(jiāohù)的核心器官,也是智能的核心载体。论文共同第一作者、北京通用(tōngyòng)人工智能研究院研究员李皖(lǐwǎn)林介绍,人的手部具有结构高度复杂、功能极为精密的特点,手部由27块骨骼和34块肌肉组成,提供了24个自由度的灵活性。对人类手部功能的研究,是具身智能与机器人学科研的前沿领域。 他告诉记者,人在拿取物体时涉及“触觉(chùjué)反馈”与(yǔ)“运动功能”两大能力:触觉反馈包含运动觉与皮肤(pífū)触觉,前者通过肌肉、肌腱和关节感知力量,后者通过皮肤感知接触状态、纹理、温度、摩擦力等物理特性;运动功能包括运动学与动力学,前者研究(yánjiū)关节的角度、位置及其运动的几何关系,后者研究力和扭矩如何作用于关节和肢体(zhītǐ),从而实现精确的运动控制(kòngzhì)。 在(zài)以往的(de)研究(yánjiū)中,触觉反馈与运动能力的整合,被认为是机器人研究领域(lǐngyù)中的关键挑战之一。此次研究团队开发的“基于全手触觉的机器人仿生手”(Full-hand Tactile-embedded Biomimetic Hand,简称F-TAC Hand),是国际罕见同时具备全手高分辨率触觉感知(gǎnzhī)和完整运动能力的机器人手系统(xìtǒng)。 机器人仿生手F-TAC Hand示意图(shìyìtú)。研究团队供图 论文共同第一作者、北京大学人工智能研究院博士生赵秭杭告诉记者,人类(rénlèi)手部的灵活性和适应性(shìyìngxìng),很大程度上归功于其密集的触觉传感能力,这使人们(rénmen)能够精确感知与调整抓握过程(guòchéng)。例如,人类在抓取一个装满水的杯子与一个空杯子时,抓握杯子的位置、角度、方式(fāngshì)可能完全不同。然而,在机器人领域,如何在不影响运动功能的前提(qiántí)下实现全手触觉覆盖,很长时间以来是个难题。 他告诉记者,研究团队开发的(de)高分辨率触觉传感器,覆盖了机器人“手掌”表面70%的广大区域(qūyù),空间分辨率达到0.1毫米,相当于每平方厘米约有1万个触觉像素,远超目前(mùqián)商用机器人手的触觉感知能力(nénglì)。 F-TAC Hand的设计灵感(línggǎn)来源于人类手部的生物结构。 人类手部触觉系统由两个关键要素组成:遍布皮肤的(de)密集触觉传感器(chuángǎnqì)阵列和大脑中专门解释这些海量感觉(gǎnjué)输入的神经处理机制。赵秭杭说,F-TAC Hand模拟了这种(zhèzhǒng)设计,将17个高分辨率触觉传感器,以6种不同配置集成在一起,并在不牺牲灵活性(línghuóxìng)的前提下,实现了前所未有的触觉覆盖范围。 论文共同第一作者、北京大学人工智能研究院博士生李宇飏告诉(gàosù)记者,团队通过开发一种生成多样化抓取策略的(de)(de)算法,基于概率模型(gàilǜmóxíng),能够产生大量多样化的抓取方式,其中涵盖了与人类非常相似的19种抓取类型。 他进一步解释:多物体同时(tóngshí)抓取(zhuāqǔ),是评估机器人手灵巧性的重要基准测试,比单一物体要复杂得多。抓取单一物品可以通过双指夹持的方式实现,但当用一只手抓取多个物体时,需要做(zuò)精确的全手接触检测(jiǎncè)并调整运动策略,才能实现精准、稳定抓取。 实验结果表明,当规划出的多物体(wùtǐ)抓取策略,在(zài)现实环境中遇到(yùdào)障碍时,F-TAC Hand能够在约100毫秒内感知情况并快速切换到替代策略,完成任务。为验证这一(zhèyī)技术的实际效果,研究团队在600次(cì)真实世界实验中评估了F-TAC Hand的多物体抓取能力。 机器人仿生(fǎngshēng)手F-TAC Hand 与人手性能对比(duìbǐ)图。研究团队供图 论文共同(gòngtóng)第一作者、北京通用人工智能研究院研究员刘腾宇告诉记者,相比没有触觉反馈的系统(xìtǒng),F-TAC Hand在面临执行误差和物体(wùtǐ)碰撞风险(fēngxiǎn)时表现出显著的适应性优势,使F-TAC Hand能够像人类一样,在不确定环境中(zhōng)保持高效灵活的操作能力,这对机器人在家庭、医疗和工业环境中的实际应用至关重要。 “这项研究不仅是技术上(shàng)的突破,更为理解智能的本质提供了新(xīn)视角(xīnshìjiǎo)。”论文通讯作者、北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫(zhūyìxīn)说,近年来,大型语言模型等基于纯计算的人工智能取得(qǔde)了显著进展(jìnzhǎn),但(dàn)它们在处理物理世界的实际交互任务时仍面临巨大挑战。此次研究表明,真正的智能行为需要“知行合一”,丰富的感知能力对于机器智能的发展同样不可或缺。F-TAC Hand的成功(chénggōng),为“具身智能”开辟了新的研究方向,对构建下一代人工智能系统具有重要启示意义。 作为人形机器人与(yǔ)外界交互的(de)重要(zhòngyào)媒介,机器人手是机器人功能性的直接体现,需要“人手”参与的工作都可以是机器人手的应用场景。朱毅鑫告诉记者,这项研究成果有望推动机器人技术在医疗(yīliáo)、工业制造、特殊环境作业等领域更广泛的应用。 来源:中国青年报客户端(kèhùduān)
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