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在中國,，西門子中國研究院的一個團(tuán)隊正在探索實現(xiàn)未來工業(yè)環(huán)境中人機(jī)交互的基本功能,。這項工作的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一是開發(fā)“數(shù)據(jù)手套”以捕捉和傳遞人手的運(yùn)動,、手勢和壓力，從而向機(jī)器人描述復(fù)雜的指令和展示安全處理各種物體的方法,。

自1952年首次亮相以來,，工業(yè)機(jī)器人一直給人以龐大、沉重,、靜止,、對人類構(gòu)成危險，且只能執(zhí)行預(yù)先設(shè)定的重復(fù)性任務(wù)的印象,。盡管這些描述基本符合事實,，但微電子、傳感器,、聯(lián)網(wǎng)和算法等技術(shù)的不斷發(fā)展,，為半自主機(jī)器人新紀(jì)元的到來做好了準(zhǔn)備。

此外,，產(chǎn)品的復(fù)雜度與日俱增,，人們對個性化解決方案的需求也日益增長。這兩個看似矛盾的趨勢互相融合,，推動了重大變革的發(fā)生,。由此，以輕型工業(yè)機(jī)器人為特征的靈活生產(chǎn)概念成為了新的關(guān)注焦點,。輕型工業(yè)機(jī)器人可以經(jīng)濟(jì),、輕松地完成重新部署。較為重要的是,，它們能夠安全地與人類并肩工作,。隨著這些新特性的不斷發(fā)展，它們將為德國“工業(yè)4.0”概念中所展望的短周期,、小批量生產(chǎn)打開大門,，同時也為自主助手的出現(xiàn)打下基礎(chǔ)。

在進(jìn)行特定任務(wù)的訓(xùn)練時,，機(jī)械臂必須知道應(yīng)該對物體施加多大壓力,，以確保準(zhǔn)確抓取并實現(xiàn)移動序列。

用手套“交談”
現(xiàn)在,，西門子正沿著這個方向,，開展廣泛深入的研發(fā)工作。例如,，在中國,，一組西門子中國研究院的研究人員正在探索用于實現(xiàn)未來工業(yè)環(huán)境中人機(jī)交互的基本功能。乍看起來,，自然語言處理或許是促進(jìn)交互的技術(shù),，因為它不僅高效,，而且已經(jīng)發(fā)展成熟。由蘋果公司開發(fā)的Siri就使用了自然語言處理技術(shù),。然而,，在嘈雜的工廠環(huán)境中，它卻并非理想之選,。因此,，西門子中國研究院的研究人員正在開發(fā)數(shù)據(jù)手套，以捕捉人手的運(yùn)動和手勢,，從而向機(jī)器人描述復(fù)雜的指令,。

目前，一只原型數(shù)據(jù)手套已在測試階段,。它裝配了17個帶有慣性傳感器和磁性傳感器的微電子機(jī)械系統(tǒng),。通過整合來自傳感器的輸入，手套的手勢（包括每只手指的運(yùn)動）將被合并傳送到“受訓(xùn)”的機(jī)械臂與機(jī)械手處,，以實時執(zhí)行特定任務(wù),。隨著這項技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)將被用來訓(xùn)練機(jī)器人,，教它們識別以手勢表達(dá)的越來越復(fù)雜的指令,，向機(jī)器人分配高級任務(wù)，以及教會機(jī)器人新的技能,。

機(jī)械臂與機(jī)械手在進(jìn)行任務(wù)訓(xùn)練時必須學(xué)會對各類物體施加不同的壓力,，這樣才能優(yōu)化抓取和移動的動作。在這方面,，數(shù)據(jù)手套*,。例如，西門子的原型手套配有作用力反饋功能,，這就在人手與機(jī)器人之間形成了交互閉環(huán),。數(shù)據(jù)手套的指尖裝有由微控制器驅(qū)動的壓電陶瓷元件。當(dāng)抓握特定物體時,，手套可以產(chǎn)生對應(yīng)準(zhǔn)確壓力值的不同頻率和振幅的振動,。一旦接收到這些數(shù)據(jù)，機(jī)械手就可以根據(jù)自身壓力傳感器返回的實時反饋,，向物體施加適當(dāng)壓力,。

在博士的帶領(lǐng)下，西門子中國研究院的研究人員正在開發(fā)數(shù)據(jù)手套,。

數(shù)據(jù)手套可以捕捉人手的運(yùn)動和手勢,，向機(jī)器人傳遞復(fù)雜指令。

當(dāng)數(shù)據(jù)手套的用戶執(zhí)行手部動作時,，傳感器將實時記錄輸入并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至受訓(xùn)機(jī)械臂,。

請將扳手遞給我
在高度靈活的未來生產(chǎn)環(huán)境中,，機(jī)器人將無暇參加長期培訓(xùn)。同人類工人一樣,，它們要現(xiàn)學(xué)現(xiàn)用。作為朝這個方向邁出的*步,，西門子中國研究院的研究人員已經(jīng)開發(fā)出了一套算法,，讓機(jī)器人能夠執(zhí)行一項非常重要的基礎(chǔ)任務(wù)：抓取未知物體。這項任務(wù)雖然對人類而言輕而易舉,，但對于機(jī)器人卻挑戰(zhàn)性,，因為機(jī)器人必須自主決定正確的抓取手勢和與目標(biāo)物體的接觸點。有趣的是,，這項任務(wù)的解決方案是以Xbox游戲機(jī)所用微軟設(shè)備Kinect為基礎(chǔ)開發(fā)出來的,。

Kinect可以同時捕捉圖像中的深度數(shù)據(jù)和紅綠藍(lán)（RGB）數(shù)據(jù)。前者用于確定抓取手勢,，而后者則用于計算抓取點,。根據(jù)這個數(shù)據(jù)組合，機(jī)器人可以將目標(biāo)物體與周圍圖像分離,，并把它代入基于極限學(xué)習(xí)算法的模型,。這個過程將順序生成一組抓取點。前文中已經(jīng)提到,，在抓取物體時,，機(jī)器人需要注意施加的作用力水平。一方面,，作用力應(yīng)當(dāng)足夠大以確保抓牢,；另一方面，作用力也應(yīng)當(dāng)足夠小,，以免損壞物體,。目前，工程師可以預(yù)先設(shè)定作用力水平,，并通過安裝在機(jī)器人抓取裝置上的壓力傳感器來完成監(jiān)測,。然而，這種情況也將改變,，因為一套自適應(yīng)的作用力控制機(jī)制已在研發(fā)當(dāng)中,。

安全*
如果機(jī)器人助手真的能與人類并肩工作，那么安全將是一項重要的課題,。為此,，西門子中國研究院的研究人員正在研發(fā)基于阻抗控制理論的全新控制機(jī)制，它可以同時控制機(jī)械臂的位置和作用力,。只要人類工人明確規(guī)定作用力的最大值,，這種機(jī)器人就能夠推算出運(yùn)動,，從而在保持高準(zhǔn)確度的情況下成為安全的自主助手。目前,，研究人員正在研發(fā)阻抗控制型末端執(zhí)行器來檢驗可能的模型和算法,。這種模型和算法將控制機(jī)器人在動作過程中對物體施加的作用力。例如,，末端執(zhí)行器的一個可能的應(yīng)用便是以恒定作用力水平打磨器件,。

阻抗控制技術(shù)還可以應(yīng)用在機(jī)器人編程中。傳統(tǒng)的機(jī)器人編程不僅專業(yè)性很強(qiáng),，而且費時,、昂貴。工程師要接受專業(yè)培訓(xùn),，并進(jìn)行大量實踐練習(xí),。但阻抗控制型機(jī)器人助手可以在培訓(xùn)領(lǐng)域開啟一片新天地。在這種培訓(xùn)中,，僅通過示范,，機(jī)器人就可以同時完成學(xué)習(xí)與編程。這些示范動作可以被分解為不同的拖,、放過程,，機(jī)械臂通過一系列“教學(xué)點”學(xué)習(xí)特定的位置和手勢。如此,，機(jī)器人助手就能學(xué)會整個程序并可精確重復(fù),。對于快速變動的命令與需求，這種模式將成為一種簡單而靈活的解決方案,。