机器人
近期,斯坦福研究的全能家务机器人 Mobile ALOHA [1,2]的相关视频在网络上引发了热议,视频中 ALOHA 拥有两只可以协同操作的机械臂,能够完成许多需要双手协作的复杂任务,比如烹饪滑蛋虾仁、倒水并取出药片、将衣服挂在衣架上等。这些视频似乎预示着机器人已经能够代替人类执行绝大多数任务并走入家庭生活中。
然而,如果认真阅读原论文,我们可以发现绝大多数视频都并非由机器人在自主模式(autonomous mode)下完成,而是由人类通过遥控操作(teleoperation mode)完成的。在纯自主模式下,机器人仍然会出现各种失误,无法完成一些复杂任务。这些失误也说明了机器人在执行任务,尤其是需要双臂协同完成的任务时,仍然需要进一步深入研究和探索。
与被广泛研究的单臂操作任务相比,双臂操作任务需要机器人协调和控制两只机械臂的运动,以完成特定的操作,比如装配、拆卸、搬运和操作工具等。双臂协同操作能使机器人更加接近人类的操作方式,达到更高效精准的执行效果,也适用于更广泛的应用场景,比如食品烹饪、精密装配、清洁打扫等各类任务。
那么相比单臂操作任务,双臂任务的研究难度主要体现在哪些方面呢?其中,最主要的难点在于两个机械臂处理目标对象时的协同工作能力。为了完成指定任务,机器人通常需要同时控制两只机械臂去操作不同的目标,并保证两个机械臂的目标操作之间存在高度的配合与协作关系。例如,在装配任务中,当一只手抓住并固定一个零件作为底座时,另一只手需要抓住另一个零件,将零件转动至合适的待装配角度,并最终将零件安装至底座零件。
在这个装配任务中,我们不仅要求机器人能学会两个零件之间的对应关系与合适的组装角度,还要求机器人能准确地将两个零件对齐并最终合二为一,这就需要机器人的两个机械臂之间具备高度的协调性。只有双臂之间能相互配合、协同工作,才能最终使两个零件在合适的位置以正确的角度被组装并契合在一起。
在保证双臂处理目标对象时的协同工作能力的基础上,另一个难点在于双臂执行任务过程中的路径规划和运动控制。每个机械臂的工作空间都是有限的,而且为了能使两个机械臂可以协作完成任务,两个机械臂中的工作空间必然存在重叠,因此两个机械臂在有限工作的空间内存在发生碰撞或者互相干扰的可能性。
路径规划是指在给定机械臂的起始姿态与操作物体的目标姿态后,确定机械臂从起始到目标状态的运动轨迹的过程。而运动控制则是指控制机械臂按照规划的路径进行运动的过程中,确保机械臂的运动平滑且符合预期。结合更好的路径规划和运动控制算法,我们才可以更好地确保两只机械臂在执行任务与轨迹移动的过程中不会交叉干扰或者碰撞。
此外,双臂任务还存在许多其他挑战。比如更高的精度要求,因为机械臂本身的操作误差在双臂协同操作中会被加倍放大,而双臂任务通常需要更严密的配合,因此需要机械臂能达到更高的准确性。
此外,双臂任务还需要更高效的任务分配算法,因为对于一些复杂任务,需要将其拆分并分配给两只机械臂,确保它们能够有效地协同工作,合理的任务分配和协调对于提高效率至关重要。因此,距离双臂机器人真正应用于日常家庭中,还需要研究人员做出更多努力。
审核编辑:黄飞
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