機(jī)器人根據(jù)物理定律運(yùn)行，但物理相互作用的復(fù)雜性往往使得創(chuàng)建精確的數(shù)學(xué)模型變得具有挑戰(zhàn)性。
人工智能的進(jìn)步現(xiàn)在通過使用歷史數(shù)據(jù)來開發(fā)模型來簡化這一過程，幫助機(jī)器人更好地理解和導(dǎo)航其環(huán)境。機(jī)器人與人工智能 (AI) 相結(jié)合，正在改變制造、醫(yī)療保健和研究等行業(yè)。
在機(jī)器人技術(shù)和人工智能的交叉點(diǎn)，支持人工智能的機(jī)器人承諾更直觀的交互方法，例如語音或文本命令，從而消除了傳統(tǒng)編程的需要。
本文探討了人工智能與機(jī)器人技術(shù)之間的關(guān)系，重點(diǎn)關(guān)注力傳感在人工智能模型訓(xùn)練和增強(qiáng)機(jī)器人通用能力中的關(guān)鍵作用。
將人工智能 (AI) 集成到機(jī)器人技術(shù)中 徹底改變了機(jī)器與其環(huán)境交互的方式。傳統(tǒng)上，機(jī)器人根據(jù)預(yù)先編程的指令進(jìn)行操作，以高精度執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)，但缺乏適應(yīng)性。
然而，人工智能的引入使機(jī)器人能夠從環(huán)境中學(xué)習(xí)，為更復(fù)雜的任務(wù)做出決策，并隨著時(shí)間的推移改進(jìn)其功能。我們簡單描述一下關(guān)鍵 為人工智能機(jī)器人提供動(dòng)力的 關(guān)鍵人工智能技術(shù)。 人工智能技術(shù)為人工智能機(jī)器人提供動(dòng)力。
機(jī)器學(xué)習(xí)使人工智能機(jī)器人能夠識別模式、做出預(yù)測，并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的學(xué)習(xí)不斷提高性能。例如，人工智能機(jī)器人可以從相機(jī)等視覺信息中識別物體。
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人能夠處理大量數(shù)據(jù)并學(xué)習(xí)復(fù)雜的任務(wù)，例如圖像識別和自然語言處理。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種基于試錯(cuò)的學(xué)習(xí)方法，其中人工智能機(jī)器人通過動(dòng)態(tài)環(huán)境中的獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰來學(xué)習(xí)最佳行動(dòng)。通常，這些是身體動(dòng)作，例如步行或跑步，以及較小程度的操縱物體。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)在解決步行機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)問題方面取得了令人矚目的成果。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在機(jī)器人領(lǐng)域取得成功的一個(gè)關(guān)鍵因素是，試錯(cuò)過程可以在模擬環(huán)境中多次運(yùn)行，而無需在實(shí)際機(jī)器人上進(jìn)行測試。
然而，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在接觸豐富的操作任務(wù)中面臨局限性，例如清潔盤子或折疊布料。這主要是由于模擬的物理接觸模型無法完全捕捉現(xiàn)實(shí)世界的動(dòng)態(tài)。
模仿學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一種技術(shù)，人工智能通過觀察和模仿專家行為來學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)，而不是被明確編程。它通常用于機(jī)器人技術(shù)，其目標(biāo)是通過觀看演示來教機(jī)器人復(fù)制人類行為。
這種方法使機(jī)器人能夠更自然、直觀地獲得復(fù)雜的技能，因?yàn)樗苯訌氖纠袑W(xué)習(xí)，而不是通過試錯(cuò)或預(yù)定義規(guī)則進(jìn)行學(xué)習(xí)。
模仿學(xué)習(xí)彌合了人類專業(yè)知識和自主機(jī)器行為之間的差距，使其對于直接編程困難或不切實(shí)際的應(yīng)用非常有用，例如在動(dòng)態(tài)和非結(jié)構(gòu)化的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中。
在實(shí)踐中，所需的數(shù)據(jù)涉及人類演示。一端的人通過“領(lǐng)導(dǎo)者”設(shè)備遠(yuǎn)程操作機(jī)器人，直接命令“跟隨者”機(jī)器人。 “領(lǐng)導(dǎo)者”確?！白冯S者”完成任務(wù)。數(shù)據(jù)被記錄并輸入人工智能進(jìn)行訓(xùn)練。
多次執(zhí)行此操作，直到記錄所有或足夠數(shù)量的“片段”。這些事件包括來自機(jī)器人傳感和驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)。其他一些技術(shù)涉及記錄人類行為的視頻演示。在這種情況下，力感測是不可能的，因?yàn)橐曨l僅包含位置信息。
自然語言處理使機(jī)器人能夠理解并響應(yīng)人類語言，從而增強(qiáng)溝通和人機(jī)協(xié)作。通常需要識別和分解通過人類語言發(fā)出的命令，以便隨后將其輸入機(jī)器人的決策單元，在該單元中它可以識別該任務(wù)在物理上是否可行。
現(xiàn)在我們已經(jīng)熟悉了關(guān)鍵的人工智能技術(shù)，讓我們繼續(xù)討論這些技術(shù)如何幫助機(jī)器人模型訓(xùn)練。
機(jī)器人技術(shù)中的模型訓(xùn)練 是指機(jī)器人使用來自傳感器的數(shù)據(jù)來改善其行為、預(yù)測未來結(jié)果并做出自主決策的過程。 通過前面描述的人工智能技術(shù)和算法，機(jī)器人可以開發(fā)其環(huán)境模型和自身的身體能力，這使它們能夠在沒有持續(xù)人類干預(yù)的情況下執(zhí)行任務(wù)。
例如，學(xué)習(xí)如何在雜亂的空間中導(dǎo)航的機(jī)器人可以通過最少的重新編程將該知識應(yīng)用到不同的環(huán)境中。
類人機(jī)器人被設(shè)計(jì)成類似于人類形態(tài)，從這些人工智能方法中受益匪淺，因?yàn)樗鼈儽仨氃谝匀祟悶橹行牡沫h(huán)境中運(yùn)行。通過不斷學(xué)習(xí)，他們可以適應(yīng)新的任務(wù)，例如搬運(yùn)物體、與人互動(dòng)或響應(yīng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化。
特斯拉的人形機(jī)器人就是一個(gè)很好的例子，它利用端到端人工智能 根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)而不是預(yù)設(shè)規(guī)則來執(zhí)行任務(wù)。這些機(jī)器人最初由人類遠(yuǎn)程操作以收集數(shù)據(jù)，通過反復(fù)演示來學(xué)習(xí)和完善其模型，隨著時(shí)間的推移不斷提高其性能。
Tesla Optimus Gen 2 類人機(jī)器人
為了學(xué)習(xí)和適應(yīng)，人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人需要來自物理世界的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。這就是“力傳感”變得至關(guān)重要的地方。讓我們探討力傳感如何在新興的人工智能和機(jī)器人時(shí)代發(fā)揮關(guān)鍵作用。
將力感應(yīng)融入模型訓(xùn)練中有助于人形機(jī)器人中的人工智能模型理解其身體與環(huán)境之間的物理相互作用。通過測量機(jī)器人遇到的力，力傳感器有助于構(gòu)建物理智能，使機(jī)器人能夠執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，例如行走、抓取以及與人類安全交互。
據(jù)估計(jì)，機(jī)器人成本的30%以上來自6D力扭矩傳感器、1D力傳感器和1D扭矩傳感器。
力傳感 是機(jī)器人感知和測量其遇到的力的能力。這種能力對于任何機(jī)器人執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)尤其重要，例如行走、抓取物體以及與人類和環(huán)境中的其他物體安全地交互。
機(jī)器人是受物理定律支配的機(jī)器。這些物理原理的復(fù)雜性有時(shí)會(huì)使創(chuàng)建確定性數(shù)學(xué)模型變得具有挑戰(zhàn)性。然而，人工智能的進(jìn)步使得通過分析歷史數(shù)據(jù)來開發(fā)此類模型變得更加容易。
當(dāng)向物體施加力時(shí)，物體就會(huì)移動(dòng)。運(yùn)動(dòng)是力的結(jié)果。正如文本對于語言模型 (LLM) 至關(guān)重要一樣，力對于機(jī)器人 AI 來說也是基礎(chǔ)。
人工智能人形機(jī)器人由于其擬人化設(shè)計(jì)而面臨著獨(dú)特的挑戰(zhàn)。
平衡與穩(wěn)定
為了像人類一樣行走或奔跑，人形機(jī)器人需要用兩條腿動(dòng)態(tài)保持平衡。腳和關(guān)節(jié)中的力感應(yīng)有助于保持穩(wěn)定性，并確保機(jī)器人能夠根據(jù)不平坦的表面或意外的平衡變化調(diào)整其運(yùn)動(dòng)。
人機(jī)協(xié)作
在工業(yè)環(huán)境或醫(yī)療環(huán)境中，機(jī)器人經(jīng)常與人類并肩工作。力感測使這些機(jī)器人能夠檢測人類的觸摸，實(shí)時(shí)協(xié)作，并對任何不安全條件做出快速反應(yīng)，使它們成為更安全、更可靠的同事。
例如，在協(xié)助人類進(jìn)行醫(yī)療保健或老年護(hù)理時(shí)，人形機(jī)器人必須溫和、安全地互動(dòng)。力感測確保機(jī)器人在抬起或移動(dòng)患者時(shí)能夠測量適當(dāng)?shù)膲毫?，避免受傷或不適。
抓住易碎物體
帶有力傳感器的人工智能人形機(jī)器人可以在握住玻璃器皿或電子產(chǎn)品等精致物體時(shí)調(diào)整其握力，確保它們不會(huì)因壓力過大而損壞。
模擬人類手部動(dòng)作
在打字或使用工具等復(fù)雜任務(wù)中，人形機(jī)器人依靠力傳感器來模仿人手的精細(xì)運(yùn)動(dòng)技能。這種能力在手術(shù)或制造等精度至關(guān)重要的行業(yè)中尤其重要。
? 觸覺傳感器： 這些傳感器模仿人類的觸覺，使人形機(jī)器人能夠感知紋理并檢測它們何時(shí)抓取或操縱物體。
? 1 軸關(guān)節(jié)扭矩傳感器： 用于測量旋轉(zhuǎn)力，扭矩傳感器幫助機(jī)器人監(jiān)測運(yùn)動(dòng)過程中關(guān)節(jié)所施加的力的大小。
? 6 軸力扭矩傳感器：這些傳感器測量三個(gè)力分量和三個(gè)扭矩分量。它們通常安裝在人形機(jī)器人的手腕、手或抓手后面以及腳踝處。
? 1 軸力傳感器：這些傳感器安裝在用于移動(dòng)肢體的線性執(zhí)行器的固定裝置中。
? 壓力傳感器： 這些傳感器測量施加的壓力，使機(jī)器人能夠確定在不損壞物體的情況下握住或移動(dòng)物體所需的力的大小。
將力感測融入人工智能人形機(jī)器人中，可以更好地與物理世界交互，并通過以下方式顯著增強(qiáng)學(xué)習(xí)能力：
專為社交互動(dòng)和協(xié)助而設(shè)計(jì)的人形機(jī)器人需要安全、適當(dāng)?shù)靥幚砦矬w。 力感測確保機(jī)器人能夠調(diào)整其運(yùn)動(dòng)，以防止對物體施加過大壓力，從而可以處理精致的物品或與人類安全互動(dòng)。
正如人類學(xué)習(xí)根據(jù)肌肉和神經(jīng)的反饋來調(diào)節(jié)力一樣，機(jī)器人也需要類似的反饋機(jī)制來學(xué)習(xí)有效的運(yùn)動(dòng)技能。 力傳感器提供關(guān)鍵輸入，使機(jī)器人能夠在行走時(shí)調(diào)整其握力或調(diào)整其平衡。
力感測使機(jī)器人能夠在不同環(huán)境中泛化技能。 例如，經(jīng)過訓(xùn)練可以搬運(yùn)特定物體的人形機(jī)器人可以應(yīng)用類似的力學(xué)習(xí)原理來搬運(yùn)具有不同重量、形狀和紋理的其他物體，從而使其能夠適應(yīng)各種情況。
通過將力傳感集成到模型訓(xùn)練過程中，機(jī)器人可以更精確地調(diào)整其運(yùn)動(dòng)功能。 力反饋幫助機(jī)器人實(shí)時(shí)糾正錯(cuò)誤，使它們在執(zhí)行新的或不可預(yù)測的任務(wù)時(shí)能夠更快、更高效地適應(yīng)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL)允許機(jī)器人通過反復(fù)試驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)，在與力傳感結(jié)合時(shí)尤其有效。 在這種設(shè)置中，力反饋提供機(jī)器人動(dòng)作的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，為基于獎(jiǎng)勵(lì)的學(xué)習(xí)提供直接途徑。
例如，負(fù)責(zé)抓取物體的機(jī)器人可以使用力感應(yīng)來調(diào)整其抓握強(qiáng)度，學(xué)習(xí)各種材料和形狀的最佳壓力。力傳感與強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，可以提高運(yùn)動(dòng)學(xué)習(xí)的效率，使機(jī)器人能夠在現(xiàn)實(shí)場景中調(diào)整其行為，而無需進(jìn)行大量的預(yù)編程。
力傳感和人工智能集成正在各個(gè)行業(yè)中應(yīng)用，以提高效率、安全性和精度。一些關(guān)鍵示例包括：
配備力感應(yīng)的人工智能機(jī)器人用于微創(chuàng)手術(shù)，其中精確和精細(xì)的操作至關(guān)重要。 力反饋通過提供手術(shù)期間施加的壓力的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使外科醫(yī)生能夠執(zhí)行高度準(zhǔn)確的手術(shù)。無法建模的組織的復(fù)雜力學(xué)是通過力傳感來測量的。
在康復(fù)中，具有力感應(yīng)功能的人工智能機(jī)器人可幫助患者在受傷后恢復(fù)運(yùn)動(dòng)技能。這些機(jī)器人根據(jù)患者的動(dòng)作調(diào)整阻力和支撐，提供個(gè)性化治療。
力傳感在制造業(yè)中至關(guān)重要，人工智能機(jī)器人在電子或汽車裝配等行業(yè)處理精密部件。這些機(jī)器人可以實(shí)時(shí)調(diào)整力度，確保小心搬運(yùn)零件。
Open-TeleVision機(jī)器人分揀罐
在面向客戶的角色中，服務(wù)機(jī)器人使用力傳感器來處理物體并與人類安全交互，無論是提供食物、遞送包裹還是在零售環(huán)境中提供客戶幫助。
雖然力傳感和人工智能的集成帶來了眾多機(jī)遇，但也存在一些需要解決的挑戰(zhàn)：
力傳感器的精度對于機(jī)器人的精確操作至關(guān)重要。確保傳感器能夠檢測壓力和阻力的細(xì)微變化，同時(shí)保持長期可靠，是一項(xiàng)重大挑戰(zhàn)。
力傳感器生成大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。人工智能算法必須有效地處理這些數(shù)據(jù)以做出及時(shí)的決策，這可能需要大量的計(jì)算能力。
開發(fā)能夠有效地將力反饋納入決策過程的人工智能算法非常復(fù)雜。挑戰(zhàn)在于確保機(jī)器人能夠以安全有效的方式調(diào)整其動(dòng)作。
人工智能驅(qū)動(dòng)的機(jī)器人領(lǐng)域正在迅速發(fā)展，新的創(chuàng)新即將出現(xiàn)，這些創(chuàng)新可能會(huì)重新定義人形機(jī)器人的功能。力傳感技術(shù)已經(jīng)小型化、輕量化，可以輕松地將觸覺集成到所有機(jī)器人中。
研究人員正在探索模仿人類皮膚的先進(jìn)材料和傳感器，為機(jī)器人提供更細(xì)致的觸覺。 這些發(fā)展將使機(jī)器人能夠以與人手相同的靈敏度與物體進(jìn)行交互。
機(jī)器人學(xué)習(xí)的未來將涉及多種傳感方式（例如視覺、聽覺和力傳感）的融合，以提供對環(huán)境的更全面的理解。 這將增強(qiáng)機(jī)器人在復(fù)雜、非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中導(dǎo)航并執(zhí)行更廣泛任務(wù)的能力。
隨著人工智能和力感應(yīng)的改進(jìn)，人形機(jī)器人可能成為家庭伴侶和助手，幫助做日常家務(wù)、照顧老年人或幫助殘疾人。 力感測將在確保這些機(jī)器人與人類機(jī)器人安全有效地互動(dòng)方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。
在模型訓(xùn)練中使用力傳感將帶來更通用的機(jī)器人學(xué)習(xí)方法，使機(jī)器人能夠從更少的示例中學(xué)習(xí)多種任務(wù)，并更好地適應(yīng)新的情況。
Bota Systems 是高性能力扭矩傳感器的領(lǐng)先供應(yīng)商，這些傳感器旨在增強(qiáng)機(jī)器人在各種應(yīng)用中的功能。
這些傳感器使機(jī)器人能夠精確地檢測和響應(yīng)物理交互，使其成為需要精細(xì)運(yùn)動(dòng)控制的任務(wù)的理想選擇，例如裝配、操縱和人機(jī)協(xié)作。
他們的創(chuàng)新技術(shù)的一個(gè)例子是 MiniONE 傳感器，這是一種緊湊、輕量的 6 軸力/扭矩傳感器，專為小型機(jī)械臂和無人機(jī)而設(shè)計(jì)。它可以高精度測量所有軸上的力和扭矩，使其適合拋光、去毛刺或機(jī)器人手術(shù)等精細(xì)任務(wù)。
Bota Systems 是擁有最先進(jìn)力傳感技術(shù)的市場領(lǐng)導(dǎo)者。 借助 Bota Systems 的尖端力扭矩傳感器，機(jī)器人可以實(shí)現(xiàn)更高的精度、適應(yīng)性和安全性，為各行業(yè)更先進(jìn)的自動(dòng)化鋪平道路。
? TORQUE-LINK-200 無線扭矩/應(yīng)變傳感器節(jié)點(diǎn)
? Bota Systems MiniONE 微型數(shù)字六軸力扭矩傳感器
? Bota Systems Medusa FT 超靈敏力扭矩傳感器
? Bota Systems Rokubi FT 6 軸力扭矩傳感器
? Bota Systems SensONE 6 軸力扭矩傳感器
