科企岛：简单抓手机器人也可以执行复杂的任务

即使是简单的机器人抓手也可以执行复杂的任务——只要它聪明地利用环境作为方便的助手。至少，这是卡内基梅隆大学机器人研究所新研究的发现。

在机器人技术中，简单的抓手通常被分配简单的任务，例如拾取物体并将其放置在某个地方。然而，通过利用周围环境，例如将物品推到桌子或墙壁上，简单的抓手可以执行通常被认为只有更复杂、更脆弱和昂贵的多指人造手才能实现的熟练动作。

然而，以前对这种策略的研究，被称为“外在灵活性”，经常对抓手抓取物品的方式做出假设。这反过来又需要特定的抓手设计或机器人运动。

在这项新研究中，科学家们使用人工智能来克服这些限制，将外在灵活性应用于更一般的设置，并成功掌握各种尺寸、重量、形状和表面的物品。

“这项研究可能会为使用简单的夹具进行操作开辟新的可能性，”卡内基梅隆大学的研究主要作者Wenxuan Zhou说。“潜在的应用包括仓库机器人或家政机器人，帮助人们整理他们的家。

研究人员采用强化学习来训练神经网络。他们让人工智能系统尝试随机动作来抓住一个物体，奖励那些导致成功的一系列动作。然后，该系统最终采用了最成功的行为模式。它学会了，用这么多的话。在首先在物理模拟器中训练他们的系统后，他们接下来在一个具有钳子状握把的简单机器人中对其进行了测试。

科学家们让机器人试图抓住被限制在一个打开的垃圾箱内的物品，这些物品最初的方向意味着机器人无法捡起它们。例如，机器人可能会被赋予一个太宽的物体，以至于它的抓手无法抓住。人工智能需要找到一种方法，将物品推到垃圾箱的墙上，这样机器人就可以从侧面抓住它。

“最初，我们认为机器人可能会像人类一样尝试在物体下面舀一些事情，”周说。“然而，算法给了我们一个意想不到的答案。将物品推到墙上后，机器人将上指推到物体的侧面以将其向上杠杆，“然后让物体落在下指上以抓住它。

在实验中，周和她的同事在纸板箱、塑料瓶、玩具钱包和酷鞭子容器等物品上测试了他们的系统。它们的重量、形状和滑度各不相同。他们发现他们简单的抓手可以成功抓住这些物品，成功率为78%。

“简单的抓手被低估了，”周说。“机器人应该利用外在的灵活性进行更熟练的操作。

周说，在未来，该小组希望将他们的发现推广到“更广泛的物体和场景”。“我们也有兴趣使用具有外在灵巧性的简单抓手探索更复杂的任务。”

科学家们在新西兰奥克兰举行的机器人学习会议上详细介绍了他们的发现。