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人工智能機器人和力傳感的重要性

文章出處:新聞資訊 責(zé)任編輯:深圳市廣陵達科技有限公司 發(fā)表時間:2024-10-29 09:56:39

      機器人根據(jù)物理定律運行,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,幫助機器人更好地理解和導(dǎo)航其環(huán)境。機器人與人工智能 (AI) 相結(jié)合,正在改變制造、醫(yī)療保健和研究等行業(yè)。 


      在機器人技術(shù)和人工智能的交叉點,支持人工智能的機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器人技術(shù)之間的關(guān)系,重點關(guān)注力傳感在人工智能模型訓(xùn)練和增強機器人通用能力中的關(guān)鍵作用。


      人工智能機器人背后的關(guān)鍵技術(shù)

      將人工智能 (AI) 集成到機器人技術(shù)中 徹底改變了機器與其環(huán)境交互的方式。傳統(tǒng)上,機器人根據(jù)預(yù)先編程的指令進行操作,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,并隨著時間的推移改進其功能。我們簡單描述一下關(guān)鍵 為人工智能機器人提供動力的 關(guān)鍵人工智能技術(shù)。  人工智能技術(shù)為人工智能機器人提供動力。 

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      機器學(xué)習(xí)(ML)

      機器學(xué)習(xí)使人工智能機器人能夠識別模式、做出預(yù)測,并通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的學(xué)習(xí)不斷提高性能。例如,人工智能機器人可以從相機等視覺信息中識別物體。


      深度學(xué)習(xí)

      深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個子集,它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使人工智能驅(qū)動的機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。


      強化學(xué)習(xí)(RL)

      強化學(xué)習(xí)是一種基于試錯的學(xué)習(xí)方法,其中人工智能機器人通過動態(tài)環(huán)境中的獎勵和懲罰來學(xué)習(xí)最佳行動。通常,這些是身體動作,例如步行或跑步,以及較小程度的操縱物體。 


      強化學(xué)習(xí)在解決步行機器人的運動問題方面取得了令人矚目的成果。強化學(xué)習(xí)在機器人領(lǐng)域取得成功的一個關(guān)鍵因素是,試錯過程可以在模擬環(huán)境中多次運行,而無需在實際機器人上進行測試。 


      然而,強化學(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)實世界的動態(tài)。


      模仿學(xué)習(xí) 

      模仿學(xué)習(xí)是機器學(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。它通常用于機器人技術(shù),其目標是通過觀看演示來教機器人復(fù)制人類行為。 


      這種方法使機器人能夠更自然、直觀地獲得復(fù)雜的技能,因為它直接從示例中學(xué)習(xí),而不是通過試錯或預(yù)定義規(guī)則進行學(xué)習(xí)。 


      模仿學(xué)習(xí)彌合了人類專業(yè)知識和自主機器行為之間的差距,使其對于直接編程困難或不切實際的應(yīng)用非常有用,例如在動態(tài)和非結(jié)構(gòu)化的現(xiàn)實環(huán)境中。


      在實踐中,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)備遠程操作機器人,直接命令“跟隨者”機器人。 “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器人傳感和驅(qū)動系統(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,因為視頻僅包含位置信息。


      自然語言處理(NLP) 

      自然語言處理使機器人能夠理解并響應(yīng)人類語言,從而增強溝通和人機協(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)如何幫助機器人模型訓(xùn)練。


      機器人模型訓(xùn)練

      機器人技術(shù)中的模型訓(xùn)練 是指機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。


      類人機器人被設(shè)計成類似于人類形態(tài),從這些人工智能方法中受益匪淺,因為它們必須在以人類為中心的環(huán)境中運行。通過不斷學(xué)習(xí),他們可以適應(yīng)新的任務(wù),例如搬運物體、與人互動或響應(yīng)環(huán)境的動態(tài)變化。 


      特斯拉的人形機器人就是一個很好的例子,它利用端到端人工智能 根據(jù)實時數(shù)據(jù)而不是預(yù)設(shè)規(guī)則來執(zhí)行任務(wù)。這些機器人最初由人類遠程操作以收集數(shù)據(jù),通過反復(fù)演示來學(xué)習(xí)和完善其模型,隨著時間的推移不斷提高其性能。

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Tesla Optimus Gen 2 類人機器人


      為了學(xué)習(xí)和適應(yīng),人工智能驅(qū)動的機器人需要來自物理世界的實時數(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器人時代發(fā)揮關(guān)鍵作用。


      人形機器人等人工智能中的力傳感

      將力感應(yīng)融入模型訓(xùn)練中有助于人形機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。通過測量機器人遇到的力,力傳感器有助于構(gòu)建物理智能,使機器人能夠執(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,機器人成本的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 是機器人感知和測量其遇到的力的能力。這種能力對于任何機器人執(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。


      機器人是受物理定律支配的機器。這些物理原理的復(fù)雜性有時會使創(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,物體就會移動。運動是力的結(jié)果。正如文本對于語言模型 (LLM) 至關(guān)重要一樣,力對于機器人 AI 來說也是基礎(chǔ)。


      人工智能人形機器人由于其擬人化設(shè)計而面臨著獨特的挑戰(zhàn)。  


      力傳感在以下領(lǐng)域至關(guān)重要:

      平衡與穩(wěn)定

      為了像人類一樣行走或奔跑,人形機器人需要用兩條腿動態(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)整其運動。


      人機協(xié)作

      在工業(yè)環(huán)境或醫(yī)療環(huán)境中,機器人經(jīng)常與人類并肩工作。力感測使這些機器人能夠檢測人類的觸摸,實時協(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)助人類進行醫(yī)療保健或老年護理時,人形機器人必須溫和、安全地互動。力感測確保機器人在抬起或移動患者時能夠測量適當(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器人可以在握住玻璃器皿或電子產(chǎn)品等精致物體時調(diào)整其握力,確保它們不會因壓力過大而損壞。


      模擬人類手部動作

      在打字或使用工具等復(fù)雜任務(wù)中,人形機器人依靠力傳感器來模仿人手的精細運動技能。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。


      力傳感器的常見類型

        ? 觸覺傳感器: 這些傳感器模仿人類的觸覺,使人形機器人能夠感知紋理并檢測它們何時抓取或操縱物體。

        ? 1 軸關(guān)節(jié)扭矩傳感器: 用于測量旋轉(zhuǎn)力,扭矩傳感器幫助機器人監(jiān)測運動過程中關(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力分量和三個扭矩分量。它們通常安裝在人形機器人的手腕、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,使機器人能夠確定在不損壞物體的情況下握住或移動物體所需的力的大小。


      力傳感如何改善機器人學(xué)習(xí)

      將力感測融入人工智能人形機器人中,可以更好地與物理世界交互,并通過以下方式顯著增強學(xué)習(xí)能力:

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      與人類和物體的安全和自適應(yīng)交互

      專為社交互動和協(xié)助而設(shè)計的人形機器人需要安全、適當(dāng)?shù)靥幚砦矬w。 力感測確保機器人能夠調(diào)整其運動,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。


      提高運動技能和物體操作能力

      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,機器人也需要類似的反饋機制來學(xué)習(xí)有效的運動技能。 力傳感器提供關(guān)鍵輸入,使機器人能夠在行走時調(diào)整其握力或調(diào)整其平衡。


      技能的概括 

      力感測使機器人能夠在不同環(huán)境中泛化技能。 例如,經(jīng)過訓(xùn)練可以搬運特定物體的人形機器人可以應(yīng)用類似的力學(xué)習(xí)原理來搬運具有不同重量、形狀和紋理的其他物體,從而使其能夠適應(yīng)各種情況。


      增強模型訓(xùn)練的反饋

      通過將力傳感集成到模型訓(xùn)練過程中,機器人可以更精確地調(diào)整其運動功能。 力反饋幫助機器人實時糾正錯誤,使它們在執(zhí)行新的或不可預(yù)測的任務(wù)時能夠更快、更高效地適應(yīng)。


      具有力反饋的強化學(xué)習(xí)

      強化學(xué)習(xí) (RL)允許機器人通過反復(fù)試驗進行學(xué)習(xí),在與力傳感結(jié)合時尤其有效。 在這種設(shè)置中,力反饋提供機器人動作的實時數(shù)據(jù),為基于獎勵的學(xué)習(xí)提供直接途徑。 


      例如,負責(zé)抓取物體的機器人可以使用力感應(yīng)來調(diào)整其抓握強度,學(xué)習(xí)各種材料和形狀的最佳壓力。力傳感與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合,可以提高運動學(xué)習(xí)的效率,使機器人能夠在現(xiàn)實場景中調(diào)整其行為,而無需進行大量的預(yù)編程。


      力感測在人工智能機器人中的實際應(yīng)用

      力傳感和人工智能集成正在各個行業(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:


      機器人手術(shù)

      配備力感應(yīng)的人工智能機器人用于微創(chuàng)手術(shù),其中精確和精細的操作至關(guān)重要。 力反饋通過提供手術(shù)期間施加的壓力的實時數(shù)據(jù),使外科醫(yī)生能夠執(zhí)行高度準確的手術(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。


      康復(fù)機器人

      在康復(fù)中,具有力感應(yīng)功能的人工智能機器人可幫助患者在受傷后恢復(fù)運動技能。這些機器人根據(jù)患者的動作調(diào)整阻力和支撐,提供個性化治療。


      自動化裝配線

      力傳感在制造業(yè)中至關(guān)重要,人工智能機器人在電子或汽車裝配等行業(yè)處理精密部件。這些機器人可以實時調(diào)整力度,確保小心搬運零件。

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Open-TeleVision機器人分揀罐

      人工智能驅(qū)動的服務(wù)機器人

      在面向客戶的角色中,服務(wù)機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。


      力感測和人工智能集成的挑戰(zhàn)

      雖然力傳感和人工智能的集成帶來了眾多機遇,但也存在一些需要解決的挑戰(zhàn):


      傳感器精度

      力傳感器的精度對于機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微變化,同時保持長期可靠,是一項重大挑戰(zhàn)。


      處理大數(shù)據(jù)量

      力傳感器生成大量實時數(shù)據(jù)。人工智能算法必須有效地處理這些數(shù)據(jù)以做出及時的決策,這可能需要大量的計算能力。


      將反饋納入決策

      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)在于確保機器人能夠以安全有效的方式調(diào)整其動作。


      機器人人工智能和力傳感的當(dāng)前和未來趨勢

      人工智能驅(qū)動的機器人領(lǐng)域正在迅速發(fā)展,新的創(chuàng)新即將出現(xiàn),這些創(chuàng)新可能會重新定義人形機器人的功能。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器人中。


      增強型觸覺反饋系統(tǒng)

      研究人員正在探索模仿人類皮膚的先進材料和傳感器,為機器人提供更細致的觸覺。 這些發(fā)展將使機器人能夠以與人手相同的靈敏度與物體進行交互。


      多模態(tài)傳感與數(shù)據(jù)融合

      機器人學(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。 這將增強機器人在復(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。


      日常生活中的機器人助手

      隨著人工智能和力感應(yīng)的改進,人形機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器人與人類機器人安全有效地互動方面發(fā)揮關(guān)鍵作用。


      人工智能模型訓(xùn)練的進展

      在模型訓(xùn)練中使用力傳感將帶來更通用的機器人學(xué)習(xí)方法,使機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:提高機器人精度和適應(yīng)性

      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機器人在各種應(yīng)用中的功能。 


      這些傳感器使機器人能夠精確地檢測和響應(yīng)物理交互,使其成為需要精細運動控制的任務(wù)的理想選擇,例如裝配、操縱和人機協(xié)作。


      他們的創(chuàng)新技術(shù)的一個例子是 MiniONE 傳感器,這是一種緊湊、輕量的 6 軸力/扭矩傳感器,專為小型機械臂和無人機而設(shè)計。它可以高精度測量所有軸上的力和扭矩,使其適合拋光、去毛刺或機器人手術(shù)等精細任務(wù)。 


      Bota Systems 是擁有最先進力傳感技術(shù)的市場領(lǐng)導(dǎo)者。 借助 Bota Systems 的尖端力扭矩傳感器,機器人可以實現(xiàn)更高的精度、適應(yīng)性和安全性,為各行業(yè)更先進的自動化鋪平道路。 


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