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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 邱晨辉(qiūchénhuī) 想过机器人能像人类一样,灵巧地拿起易碎花瓶,或同时抓起多个形状各异(gèyì)的物品吗?这些人类手部的“拿手好戏”,如今机器人手也(yě)能做到了(le)。 6月9日,北京(běijīng)大学人工智能(zhìnéng)研究院、北京大学武汉人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大学工学院(gōngxuéyuàn)和伦敦玛丽女王大学联合组成的研究团队,取得这样(zhèyàng)一项机器人技术突破,成果论文《高分辨率触觉感知机器手实现类人(lèirén)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。研究团队(tuánduì)供图(gōngtú) 随着人类(rénlèi)的(de)进化,手部的功能由攀爬转为使用工具,并逐渐掌握了(le)精准抓握能力。手部既是人类改造(gǎizào)自然(zìrán)与外界交互的核心器官(qìguān),也是智能的核心载体。论文共同第一作者、北京通用人工智能研究院研究员李皖林介绍,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(shí)涉及“触觉反馈”与(yǔ)“运动功能(gōngnéng)”两大能力(nénglì):触觉反馈包含运动觉与皮肤触觉,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(tèxìng);运动功能包括运动学与动力学,前者研究关节的角度、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,从而实现精确(jīngquè)的运动控制。 在以往的研究中,触觉反馈与运动能力(nénglì)的整合,被(bèi)认为是机器人(jīqìrén)研究领域中的关键挑战之一。此次研究团队开发的“基于全手(quánshǒu)触觉的机器人仿生手”(Full-hand Tactile-embedded Biomimetic Hand,简称(jiǎnchēng)F-TAC Hand),是国际罕见同时具备(jùbèi)全手高分辨率触觉感知和完整运动能力的机器人手系统。 机器人仿生手F-TAC Hand示意图。研究团队(tuánduì)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,人类手部的灵活性和适应性,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。例如,人类在抓取一个装满水的杯子与一个空(kōng)杯子时(shí),抓握杯子的位置、角度(jiǎodù)、方式可能完全不同(bùtóng)。然而,在机器人领域,如何在不影响运动功能的前提下实现(shíxiàn)全手触觉覆盖,很长时间以来是个难题。 他告诉记者,研究(yánjiū)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,远超目前商用机器人手的触觉感知能力(nénglì)。 F-TAC Hand的设计灵感来源于(láiyuányú)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)密集触觉传感器阵列和大脑中专门解释这些海量(hǎiliàng)感觉输入的神经处理机制。赵秭杭说,F-TAC Hand模拟了(le)这种设计,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(fùgàifànwéi)。 论文共同第一作者、北京大学人工智能研究院博士生李宇(lǐyǔ)飏告诉记者,团队通过开发(kāifā)一种(zhǒng)生成多样化抓取策略的算法,基于概率模型,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(lèixíng)。 他进一步解释:多物体(wùtǐ)同时(shí)抓取,是评估机器人手灵巧性的(de)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(de)多物体(wùtǐ)抓取策略,在(zài)现实(xiànshí)环境中遇到障碍时,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。为验证这一技术的实际效果,研究团队(tuánduì)在600次真实世界实验中评估了F-TAC Hand的多物体抓取能力。 机器人(jīqìrén)仿生手F-TAC Hand 与人手性能对比图。研究团队(tuánduì)供图 论文共同第一作者、北京(běijīng)通用人工智能(réngōngzhìnéng)研究院研究员刘腾宇告诉记者,相比没有触觉反馈的系统,F-TAC Hand在面临执行误差和物体(wùtǐ)碰撞风险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)(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(yánjiū)不仅是技术上的(de)突破,更为理解智能的本质提供了新视角。”论文(lùnwén)通讯作者、北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫说(shuō),近年来,大型(dàxíng)语言模型等基于纯计算的人工智能取得了显著进展,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(duì)于机器智能的发展同样不可或缺。F-TAC Hand的成功,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。 作为人形机器人与外界交互的重要媒介,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(yánjiūchéngguǒ)有望(yǒuwàng)推动机器人技术在(zài)医疗、工业制造、特殊环境作业等领域更广泛(guǎngfàn)的应用。 来源:中国青年报(zhōngguóqīngniánbào)客户端
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