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西安交大畢業生讓機械手學會寫字

hl5C_deeptechch ? 來源:DeepTech深科技 ? 作者:DeepTech深科技 ? 2021-06-15 15:31 ? 次閱讀
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機械手也會寫字了!

最近,西安交大畢業生杭凱宇研發出一款算法,只需提前設計好路線,機械手就能寫出英文單詞“SCIENCE”,平均控制精度高達 0.42 ± 0.34 mm。

通過該算法,機械手還能操作迷宮模型,并控制小球按照特定路線、走向迷宮終點。在沒有任何位置約束的前提下,機械手的方向控制精度達 1.20° ± 1.38°。

在堆疊杯子的應用中,針對桌上五個杯子,機械手能按大小順序、依次拿起其中四個,然后堆疊到藍色杯子上。

為讓任務更具挑戰性,杭凱宇將杯子隨機傾斜擺放,要求機械手必須始終從桌子的垂直方向來接近和抓取杯子。即便如此,機械手仍能完成任務,并可把控制精度在 2.1 ± 0.92 mm。

而且,就像壁虎尾巴斷了還能長出來一樣,假如機械手的手指壞掉,換上新的還可照樣工作。

這一切都得益于本次算法,他告訴 DeepTech,以往基于模型的機器人操控系統,往往依賴模型參數。這些參數要么來自先驗知識,要么來自傳感模塊的實時捕捉,比如基于視覺、觸覺和力覺的傳感器等。然而,這種基于模型的操控系統,需要非常多的模型參數。

假如遇到不穩定的物理環境,亦或者機器人尺寸比較有限,傳感模塊的數量和性能也會被限制。如果機器人的執行環境比較陌生,同時又缺乏先驗知識,那么操控系統就會陷入無參數可用的尷尬境地,相關功能會遭受極大影響。

已從西安交大畢業、目前正在耶魯大學做博后研究的杭凱宇,攻克了上述難題,并以上面幾個案例證明了算法可用性。

他以第一作者身份撰寫了相關論文,并于近日發表在 Science Robotics 上,論文題為《以機器人操作實現自我識別, 和以自我識別實現更好的機器人操作》(Manipulation for self-Identification, and self-Identification for better manipulation)。

據悉,基于虛擬鏈接模型(Virtual linkage-based representations,VLR)的概念,杭凱宇研發出上述新算法,該算法可通過探索性操控動作、以及概率推理,去自我識別機械手、和目標物體之間的基本互動機制,從而讓機械手實現精確操控。

在實驗中,他將算法應用到一款名為 Yale Model O 的欠驅動機械手上,該機械手既沒有關節編碼器、也沒有觸覺傳感器。

但即便在缺少傳感模塊的情況下,搭載該算法的機械手也具備被動適應能力,從而極大促進自我識別過程,并能確保機械手在隨機探索過程中、與目標物體的穩定交互。

據悉,該系統只依靠機械手上的手內攝像頭,即使給原裝手指增加新設計,它也能有效地自我識別。

從人類第一次知道火苗燙手說起

事實上,傳統基于模型的操控系統,除了需要較多模型參數,還面臨著多模態傳感、硬件設計、規劃和控制等復雜問題。

此前,已有學者使用傳統設計理念簡化了個別問題。仍以可抓取物體的機械手為例,雖然它能通過手臂運動完成拾取和放置等任務,但這種方法不僅缺乏靈活,能耗也比較高,用戶在使用時也不安全。

正因此,許多學者都嘗試打造與人類靈巧雙手類似的機械手,即僅憑手指運動就能提供目標性更強的物體操控。但是,機械手的高敏捷性和高自由度,也意味著更復雜的控制系統,所以同時協調多根手指、并進行穩健操作并非一件易事。

在該研究中,杭凱宇嘗試用最少的傳感模塊,讓機械手去識別自己與物體互動時所需的參數。

期間,他提出一種自我識別概念,可將機械手操控的傳統范式從感知-規劃-行動,轉變為行動-感知-規劃。

這種轉變后的范式,對你我來說并不陌生。比如,人類首次面對火苗時,可能并不知道它會燒傷人類,當用手指觸摸火苗,感到極其燙手之后,才明白原來火苗不可用手直接碰觸,這便是先行動后感知的范式。

存在的意義是什么?機械手自己就能解釋

近年來,各種機械手層出不窮。但是,每個機械手與物體的互動系統各不相同,即使是同一物體和同一只機械手,每次抓握時的接觸位置、機械手的關節配置、以及力量分布等參數也不一樣。而這些復雜的參數,也組成了機械手操控機制的基本參數。

盡管參數并非恒定,但本次研究中的機械手系統,具備通用且不變的屬性,因此可有效描述機械手和物體之間的相互作用。

基于此,杭凱宇制定了一款框架,它主要面向運動學約束,在捕捉到機械手和物體的屬性后,借助該框架即可進行建模。

所謂虛擬鏈接(Virtual linkage),指的是先在機械手模型中建立虛擬鏈接,然后將觸點、關節和操控點三者連接起來。由于不同物體的抓握方式不同,因此會生成不同的連接方式。

和多數傳統方法不同的是,當機械手接觸物體、并處于穩定狀態時,即使沒有機械手或者物體的任何幾何信息,虛擬鏈接模型也能描述系統運動。

就在這時難題來了,虛擬鏈接模型以接觸點為中心,要想讓它正確反映出物理系統,機械手所接觸位置的精度至關重要。

要想拓寬虛擬鏈接模型的應用范圍,就得讓它在沒有傳感器的前提下,也具備預估接觸位置的能力。

此外,虛擬鏈接模型的虛擬鏈接和關節配置也要進行實時更新。但是,機械手關節的角度配置,取決于機械手與物體接觸的角度,而這種角度參數無法從關節編碼器中直接獲取。

為解決該挑戰,杭凱宇又開發出一套自我識別機制。在該機制下,機械手不僅能解釋自身的存在,也能解釋從機械手電機運動、到機械手自身行為的映射,以及機械手的運動行為如何與世界交互。

斷指之后,換上新手指照樣能抓握物體

一般來說,機械手在感知自身變化、以及自身行為產生的外界變化時,采用的是交互式感知法。期間,機械手會不斷估算本體行為和運動行為,但是僅憑虛擬鏈接模型,機械手無法對控制系統進行建模。

故此,杭凱宇引入一系列物理屬性如摩擦系數、關節扭力限制和物體重量,這些物理屬性能描述出機械手和物體之間的動力學模型。

為了找到未知參數,機械手會通過執行一些探索性操作,借此來嘗試和物體互動。在互動初期,雖然它還不能精準控制物體,但不斷增加探索時間和次數,就能逐漸估算出來原本未知的參數,最終實現參數的自我識別。

為了驗證自我識別的表現,杭凱宇將虛擬鏈接模型應用到 Yale Model O 機械手上,該機械手有三根手指,分別是左指、右指和拇指,其中左指和右指之間有連接關節。

其中,每根手指都配有兩個關節,里面的彈簧負責控制手指,此外還有電機帶動肌腱來驅動手指。當電機動作導致肌腱長度改變時,手指關節會根據彈簧的柔度重新配置。

實驗中,杭凱宇使用了四個攝像頭,它們的分布如下:為省去外部感知設備以及額外校準,機械手上只安裝了一個手內攝像頭,來觀察操控點的運動狀態;余下三個攝像頭都安裝在觀察架上,用來捕捉指尖的活動、以及收集相關數據。

在實驗中,由虛擬鏈接模型和自我識別驅動的機械手,主要面臨三方面挑戰:一是由于不使用編碼器,因此無法獲得關節配置數據;二是沒有觸覺傳感器,故此無法直接獲得位置一類的接觸信息;三是關節不具備單獨控制的能力,所以機械手沒有完整驅動。

除文章開頭的應用展示之外,杭凱宇還測試了機器手在原裝手指被替換后的表現。在實際應用中,給機械手更換零件屬于常事,有時還會面臨原裝零件缺貨,只能用類似零件暫時代替的狀況。

在測試中,他分別假設一根、兩根、三根手指斷裂并需要更換的情況,為讓實驗更具挑戰性,他還使用了三種長短和形狀各不相同的替換手指。

結果顯示,被替換的手指越多,機械手的控制精度下滑就越厲害,這具體體現在模型對手指長短和關節位置的估算誤差上,但多出來的誤差并未對機械手的表現造成太大影響,自我識別框架和虛擬鏈接模型都能較好、較快地適應新手指,并重新掌握操控物體的“竅門”。

本次成果可被 Science Robotics報道,也得益于他在機器人工程領域的多年積累。其本科畢業于西安交通大學信息工程系,碩士專業是通信系統專業,博士專業則是機器人專業。其中,碩士和博士均就讀于瑞典皇家理工學院(KTH Royal Institute of Technology),博士畢業后來到耶魯大學做博士后研究。

關于該成果的應用,杭凱宇表示凡是需要在復雜環境中工作的機械手,都可使用該成果。尤其在物理不確定性較大,以及可用感知器無法完全支持精準操作的情況下,比如工業機器人、家用服務機器人和醫療機器人等均可搭載虛擬鏈接系統。

原文標題:中國青年科學家讓耶魯機械手“斷指重生”,自研算法模型,少量參數即可實現寫字和走迷宮 | 專訪

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責任編輯:haq

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