说到能够给人穿衣服的机器人，您最早想到的是否是这个PR2机器人？
它由美国格鲁吉亚理工学院的研讨团队开辟，能够操纵力道感测帮人穿衣服服；而且借助神经网络技术，来进修和提拔本人的穿衣服技艺。
克日，美国麻省理工学院研究人员研发了一种新算法，能让机器人灵敏地帮人类穿衣服。
据悉，该算法可为机器人找到有用的活动计划，能确保人类人身安全，并防止 " 机器人解冻 " 题目。
▍让机器人穿衣服，要降服这两大困难
让机器人为人类穿衣服，听起来简单，要做到则需攻克技能困难。
一个人帮朋侪往杯子里倒咖啡很轻易，但对机器人说，要学会这个看似简朴的使命，它需求仔细观察和明白人类的举动。
由于机械人不具备像人一样掌握本身举动的认识和本领，所以要实现机械人和人类的宁静交互，需要对机械人的举动举行体系的计划和协调。
如果能构建精确恰当的人体活动建模（包罗人类若何挪动、反应和相应），那末机器人就可以流畅地与人交互，但在良多情况下，天衣无缝的建模其实不存在。
比方，假如让家用机器人运用一种简朴的默许模子，来教机器人若何帮人穿衣服，这个模子不容易诠释人类反响存在很大的不确定性，跟每个人的本性、习惯都有干系。
好比，为盘跚学步的孩子穿衣服，和为不太灵敏还虚弱的白叟、或轻易委靡的残障人士穿衣服，需求用到分歧的方式。
若是仅依据默许的模子举行轨迹计划，那末机器人可能会碰伤人类。但如在确保人类宁静层面过于守旧，那机器人可能会以为邻近空间运动都不宁静，因此不容易挪动，则又泛起 " 机器人解冻（Freezing Robot）" 的题目。
▍模子展望节制（MPC）算法包管人类宁静
人机交互时，机器人采纳的宁静方式包罗猜测和反映。猜测方式同意机器人猜测人类行动，与此同时计划无碰撞活动。反映方式是使机器人可以实时检验碰撞，并在碰撞时做出相应反映以降低和人接触发生的力。
这项研讨论文的第一作者、麻省理工学院的博士 Shen Li 说：" 正在不影响义务服从的前提下，开辟算法来防备机器人对人类身体导致损害是一项环节挑衅。"
研讨人员首先对 " 宁静" 进行了从头的界说，正在之前的相干研讨中，关于人机交互猜测和回响反映方式层面的人身宁静界说是：制止碰撞和削减接触发生的力。
根据融合这两个界说，研究人员正在人类感知活动计划（HAMP）的布景下从新界说 " 宁静 " 为：幸免碰撞和发生碰撞时发生的宁静打击两个方面。
对照之前的方式，许多方式全是按挨次集成展望和回响反映方式，机器人首先利用活动计划器来寻觅途径，然后利用兼容控制器来施行。但二者方式是辨别优化其本身特定方针，而不全是两种方式连结同一个方针。
针对这一些情形，本研讨的研讨人员提出了一种平安计划器，正在一个框架内集成展望和回响反映方式。
融合 Koller 等学者的研讨，研讨人员还开发了一种模子展望操纵算法。按照他们自身的界说，即便人类的静态模子不确定，这个算法还能包管人类的平安。
该团队的算法关于人类建模中的不确定性信息进行了推理，他们不论是让机器人只了解一种触及潜在回响反映的单一默许模子，反而是让机器人进修更多也许的模子，来更靠近人类，仿照人类若何了解其他人。伴随着机器人收集数据地络续增添，它会本人削减不确定性并革新这一些人类行动模子。
比方，假定人类对穿衣服的反应有两种大概的模子。" 形式一 " 是人在穿衣服时向上挪动，" 形式两 " 是人在穿衣服时向下挪动。借助团队的算法，当机器人方案其活动时，它不会挑选一种模子，反而是会只管确保两种形式全是平安的。不管人是向上照样向下挪动，机器人找到的举措轨迹都能保证人的平安。
▍乐成正在确保安全前提下给人穿衣服
正在实验中，机器人匡助人类穿上茄克，证实这类算法是一种强盛的东西，它能让机器人更精准高效地匡助行动不便的人。
除存眷人类身体是不是平安以外，将来该团队的事情可能会会合正在查询拜访机器人帮助穿衣服使命时代人类的主观感觉。
美国卡内基梅隆大学机器人研究所助理传授 Zackory Erickson 说：" 这类多方面的要领融合了汇合理论、人类感知宁静束缚、人体活动猜测和宁静人机交互的反应操纵，有大概应用于种种辅佐机器人场景，最终目标是使机器人能够为残障人士供应更宁静的扶助。"
▍人机交互安全性也有提拔空间
由扫地机器人、厨师机器人、送餐机器人、关照机器人到本研讨的穿衣服机器人等等，机器人的品种和功用愈来愈多，运用的场景还正在赓续增加，特别白叟、小孩和残障人士，除家人的赐顾帮衬以外，将来机器人大概还会给予愈来愈多样的作用。
机器人数目和使用范围的拓宽，人机交互加倍亲昵。到现阶段，人机交互的宁静性问题像这个穿衣服机器人实验一样，只是在某一或某类特定场景下实验胜利，其他场景也有待核验。人机交互的宁静性也有很多可提拔空间。
该文章内容转载自Tech Xplore