穿衣机器人旨在帮助残疾人或者活动受限的人,但必须安全。
如果太安全,机器人就移动的很慢,甚至彻底失败。麻省理工开发的一套新算法,既能高效移动,又能确保身体安全。
该方法能够预测人类的系列行为,因此无论人在干什么,机器人的活动总是安全的。
通常机器人被设计避免碰撞,而新方法允许安全的轻微的碰撞接触,这样能够缩短完成任务的时间。
当机器人收集到更多的数据,然后更新优化算法,会让机器人更加有效快速地完成任务。
这个机器人其实是著名的人形机器人PR2,它通过分析机器人把病号服穿到病人身上的近11000个模拟案例,一天之内就自学成才了。
当然,其中有些尝试非常完美,也有一些则是一败涂地。当衣服卡在人的手部或者手肘上时,机器人可能会控制不好施加在人体上的力量。
从这些例子中,PR2的神经网路学会了预估施加在人身上的力量。从某种意义上说,模拟可以让机器人了解人类接受协助的感觉。
好啦,这次的分享就到这里,我们下期再。见!欢迎在评论区补充和留言。