让机器人帮你穿衣服！MIT 研发新算法，速度快还避免误伤

提及能够为人穿衣服的机器人，你是否首先想到的是PR2机器人？这款由美国格鲁吉亚理工学院研究团队开发的机器人，能够利用力道感应技术协助穿衣，并通过神经网络技术不断学习和提升自己的穿衣技能。

最近，美国麻省理工学院的研究人员又研发出了一种新的算法，为机器人灵活穿衣提供了可能。这种算法能够给机器人找到有效的运动规划，确保人类的安全，并避免机器人出现“冻结”的问题。想象一下，一个机器人灵活地为人们穿上衣服，无疑将为我们的生活带来极大的便利。

这款机器人的开发背后有着强大的技术支撑。它不仅可以感知力度，以确保在接触人体时的动作既轻柔又准确，而且其内部的神络网络技术也让它具备了学习和提升的能力。这意味着随着时间的推移，它将越来越擅长完成这样的任务。

新的算法的应用也将使这款机器人更加智能。通过找到有效的运动规划，机器人可以有效地避免可能出现的障碍，确保任务的顺利进行。更重要的是，它还能避免“冻结”问题，即使在面对复杂或突发情况时，也能保持灵活应对。

这款能够为人穿衣服的机器人及其新算法的应用，展示了科技为人类生活带来的无限可能。未来，我们期待看到更多这样的技术成果，为人们的生活带来更多的便利和乐趣。让机器人穿上服务人类的衣裳：两大难题待攻克

设想一下，机器人为我们穿衣，这一场景似乎未来感十足。这背后却隐藏着两大技术难题等待着我们去攻克。

对于机器人来说，执行一项看似简单的任务，如帮助人类倒咖啡，实际上需要仔细观察并深刻理解人类的行为。因为机器人在面对人类复杂的动作和行为时，缺乏像人类一样的自我意识和控制能力。为了确保机器人和人类之间的安全交互，我们需要对机器人的行为进行系统的规划和协调。

构建完美的人体运动建模是其中的一大难题。这涉及到人类如何移动、反应和响应等一系列复杂的问题。如果机器人能够准确地理解和运用这种建模，那么与人类之间的交互将会更加流畅和自然。在实际操作中，由于人体的复杂性和多样性，完美无缺的建模并不存在。这需要我们在技术层面进行更多的研究和创新。

设想一下，我们让家用机器人使用一种基础的默认模型来学习如何协助人们穿衣。这个模型并没有考虑到人类行为的丰富多样性和个性差异，因为每个人的反应都是独特的。比如，给小孩子穿衣服和给老人、残障人士穿衣服需要不同的技巧和耐心。

如果机器人仅仅依靠这个默认模型进行动作规划，可能会在尝试帮助我们时造成意外碰撞。如果机器人过于谨慎，担心触碰我们而不敢行动，就会出现所谓的“机器人冻结”问题。

那么，如何确保机器人在与人类交互时的安全性呢？这就需要借助模型预测控制（MPC）算法了。这种算法让机器人具备了预测和响应人类行为的能力。通过预测方法，机器人可以预估我们的动作，并规划出无碰撞的运动轨迹。响应方法让机器人能够实时检测潜在的碰撞，并在必要时作出反应，以减小与我们接触时产生的力量。

这篇论文的领军人物，麻省理工学院的博士Shen Li指出：“在确保任务效率的防止机器人对人类的伤害是一项核心挑战。我们需要不断研发和优化算法，让机器人在与人类交互时更加智能、灵活和安全。”在先前的研究中，"安全"的定义在人机交互预测和反应方法方面主要是避免碰撞和减少接触产生的力。这支研究团队深入探讨了"安全"的重新定义，特别是在人类感知运动规划（HAMP）的背景下。他们提出，真正的安全不仅意味着避免碰撞，还包括在碰撞发生时，能够产生安全冲击，从而保护人们不受伤害。

与过去的方法不同，许多现有的集成预测和反应方法都是顺序进行的。机器人首先使用运动规划器寻找路径，然后使用兼容控制器来执行。但这种方法的问题在于，预测和反应方法各自优化其自身的特定目标，而不是协同工作。为了解决这一问题，该研究团队提出了一种全新的安全规划器，它能够在单一框架内集成预测和反应方法。

结合Koller等学者的研究，该团队进一步开发了一种模型预测控制算法。这个算法非常独特，它能够在人类的动态模型不确定的情况下，依然保证人类的安全。这意味着，即使机器人对人类行为的理解存在不确定性，也能通过该算法确保人们的安全。

设想人类对穿衣动作有两种不同的反应模式，一种倾向于向上移动，另一种则偏向于向下移动。在面对为机器人编程以辅助穿衣的任务时，我们的团队并没有选择单一的模式作为行动准则。相反，我们的算法考虑了这两种模式，确保了无论人是向上还是向下移动，机器人都能保证人的安全。这种全面的考虑方式使我们的机器人在实验环境中成功帮助人们穿上夹克，这证明了我们的算法在精准高效地帮助行动不便的人群方面具有巨大潜力。

穿上夹克只是我们项目的一个初步成功。除了确保人类身体的安全之外，我们的团队已经开始着手调查机器人辅助穿衣过程中人类的主观感受。我们希望了解人们在这个过程中是否感到舒适，是否对机器人的行为有所期待或担忧。这些反馈将帮助我们进一步完善算法，使其更加人性化。

美国卡内基梅隆大学机器人研究所的助理教授Zackory Erickson指出：“我们的方法融合了集合理论、对人类感知安全约束的理解、人体运动的预测以及安全人机交互的反馈控制。这种综合性的策略为辅助机器人提供了广阔的应用前景。长远来看，我们的目标是开发出能为残障人士提供更安全帮助的机器人。”他的这番话揭示了我们的远大目标：不仅让机器人能够完成任务，还要让它们在做这些事情时更加体贴和人性化。我们相信，随着技术的不断进步和算法的持续优化，我们的机器人将在未来为更多人带来安全和便利。随着科技的飞速发展，机器人技术日新月异，从扫地机器人、厨师机器人，到送餐机器人、看护机器人，再到如今的研究焦点——穿衣机器人，机器人的种类和功能愈加丰富，应用场合也愈加广泛。尤其对于老人、小孩和残障人士而言，机器人在未来的生活中可能会提供越来越多的帮助和支持。

随着机器人数量的增加和应用范围的扩大，人机交互的密切程度不断提升，人机交互的安全性问题也日益凸显。正如这穿衣机器人实验所示，当前的人机交互安全性能仅在特定场景下得到验证，其他场景下的安全性尚待检验。人机交互的安全性仍然有很大的提升空间。

作为文章转载自Tech Xplore的内容，我们不难看出，随着机器人技术的不断进步，人机交互安全性的研究将成为未来科技领域的重要课题。我们期待在不久的将来，随着技术的不断进步和创新，机器人能够更好地服务于人类，人机交互也将变得更加智能、便捷和安全。让我们共同期待这一天的到来，共同见证科技的进步与变革。