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可穿戴式机器人为人手增添辅助手指
你曾经尝试以单手打开瓶盖或信封封口吗？或是其他需要用两只手来做的事？现在，如果你穿戴上美国麻省理工学院(MIT)开发的新式机器手腕，这些工作要以单手来做，可说是轻而易举。尽管这款可穿戴式机器人仍处于原型阶段，但已为具备「协同作用」(synergism)的辅助机器人技术建立新的典范。
「众所周知，人类的手部动作是由机体间的协同所控制──这就是肌肉群经由单一控制讯号启动的概念，」MIT博士候选人Faye Wu指出，「我们想把这种协同控制的概念延伸至可穿戴式机器人研究上。」
MIT博士候选人Faye Wu表示，在靠近拇指和小指旁的两个机械手指可依照人类手指的动作，协助用户以单手完成通常需要两只手才能进行的任务。
（来源：MIT）
为此，可穿戴的手腕机器人配备一副手套，可测量每个手指的角度和方向，然后将控制讯号传送至其他手指以实现协同反应。例如，在抓取一个大型物件时，一般的手指只需抓住顶部，让较长的机器人手指抓握住底部。
「当我们用餐时手拿刀叉或是驾驶汽车，如果长时间使用这些工具，就会感觉他们像是身体的一部份。因此，这就是我们试图用在机器人的想法。如果人们有了额外的手指或手臂，而且能与其良好互动，就会感觉他们就像是身体的一部份延伸，」MIT机械工程教授Harry Asada说。
Asada的研究小组正开发新的协同演算法，让额外的机器人附件协助难以用单手完成的任务，未来，还可能进一步协助人类顺利完成以双手或双臂难以完成的工作。此外，并不需要给这些机器手人清楚的指令，它就能依照与人类手指协同作业的方式，配合手指的动作与需要共同抓取物件。
如果有机器手指帮忙握住杯子的话，人们只要以单手就能轻松搅拌饮料了。
（来源：MIT）
MIT将这种额外的机器手指称为「赘生」手指，因为它们是由连接在一起的致动器组成，与人类的手指头共同发挥同等强度的力量。研究人员们经由探索人类抓取物件的方式发现，手指的这种协同作用只需利用两种基本演算法──使手指并拢，以及向内弯曲取物。大多数的物件抓取动作都只是这两种基本模式的组合。
研究人员们希望，这些基本模式也适用于其他肢体发挥「生物－机器」协同效应，不过，研究人员的下一步在于为这项组合添加动力。例如，如何让机器手指知道要施加更多力量，才能拾取沈重或光滑的小物件？其次，不同的人在抓取物件的施力与方式也有所不同，因而必须为不同的技巧编译工具库，使机器人可针对协助对象从工具库中挑选正确的演算法，学习辨识以及更有效地进行协助。
该研究小组还致力于缩小机器手指机制，使其能够内建于手环中，在需要时才弹出多余手指来帮忙，在不用时又能随即内摺妥善收藏。
编译：Susan Hong
(参考原文：MIT Wrist-Robot Adds Extra Fingers，by R. Colin Johnson)
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与原文不一致机器人产业大热，很多想进入机器人行业的小伙伴却不知道该从何着手，让我们来看看过来人有什么建议吧。知乎网友@吕朝阳的回答如下：对于工科领域来说，脱离实践的学习都是肤浅的，对于控制这种强调经验的技术更是如此。如果去问一个程序员怎么学习一块技术，他必然让你去多编程。机器人领域也是。如果想把基本功打扎实，那么实践更是必不可少了。对于普通学生入门来说 一款合适的机器人平台+入门级的控制算法进行试验。同时深入地学习相应地理论知识。对于一个有控制基础，需要现学现用的工作者来说，啃一本诸如《现代控制工程》的书籍，在工作者演练，下面的平台内容直接略过。关于平台的选择和相应的学习教程，我放在最后，防止大图分散了重点。先结合机器人来说一下控制。对于设计任何一个控制系统来说，需要了解自己的输入、输出、控制元件，和算法。在一个简易的机器人系统里，分别对应的原件是：输入 --- 传感器 （声呐，红外，摄像头，陀螺仪，加速度计，罗盘）控制元件 --- 电机 控制算法 --- 控制板 （小到单片机，大到微机）输出 --- 你的控制目标 （比如机器人的路径跟踪）对这四方面都有了解之后，才能基本对机器人的控制有一个较为感性的认识。这是入门的基础。如果你对输入和输出做一个测量，比如用电机将某个轮子的转速从10加速到100，把这个测量勾画出来，那么这一个响应曲线。如何将电机准确快速地从10加速到100，这就需要一个简易的反馈控制器。上面所说的各个传感器元件，都有廉价版可以购买学习，但随之引入的问题就是他们不精确，比如有噪声。消除这个噪声，你就需要在你的控制系统中引入更多的控制单元来消除这个噪声，比如加入滤波单元。上面说这么多，只是想表达，理论和算法都是有应用背景的，但同时，学习一些暂时无法应用的算法也并不助于入门，甚至可能走偏门，觉得越复杂越好。所有的工程应用者都会说某某算法非常好，但是经典还是PID。倘若不亲手设计一个PID系统，恐怕真的领略不到它的魅力。我大学本科的控制课程包含了自动控制理论和现代控制理论，但是直到我设计一个四旋翼无人机的时候，才真正建立了我自己对机器人控制的理解。@曹梦迪 推荐的那本《现代控制工程》是一本非常经典的专业书籍，需要理论知识，再进行详细的学习。我的建议是先玩，玩到需要时，认真学习这部分理论。推荐一些机器人平台，核心都涉及到运动控制。基于arduino的机器人平台是最大众的平台了，这是一个开源社区，很多关于机器人的简易设计和控制算法实现都能在google得到。淘宝arduino机器人，包括arduino控制板和各类简易传感器，几百块之内钱都能得到。同时推荐一下Udacity上的Robotics课程，基于arduino也都能实现完成。国外的有些Robotics课程使用的都是Lego Mindstorm作为实验平台（略土豪版）。红外，声呐，陀螺仪这些传感器Lego都有，同时它的电机也可以实现闭环控制。淘宝依旧可以买到lego mindstorm（海外代购版，我买过）Imperial College London的Robotics课程就是以Lego为实验平台的，Andrew Davison的课件上所有的理论都可以用Lego实现Andrew Davison: Robotics Course如果这些都玩腻了，可以试试玩一个机器人飞行控制，比如四旋翼飞机。飞行器是六自由度控制，因此比小车要更加具有挑战性，也需要更精确的控制系统。下面这是我以前的一个四旋翼DIY，基于arduino MultiWii的。依旧淘宝四旋翼飞行器 diyMultiWii是一个基于arduino的开源飞控平台，所有c代码都可得，不多于一两万行。如果把这些都研究透了，相比已经是专业水平了。还有知乎网友@贺磊的建议也很有参考价值：首先，应当了解到：机器人控制（Robot Control）的目的是通过人工引入控制改善原有系统的特性，使新的系统：1）跟踪性能（Tracking Performance）更好，2）抗扰动性（Diturbance Rejection）更强，3）稳健性（Robustness）更优，e.t.c.机器人控制大致可以分为硬件和算法两个大方向：机器人控制硬件基本控制结构：当年，N. Wiener对神经科学很感兴趣，发现其实机器的反馈控制和人的运动控制机理是相似的。控制工程中的：传感器（各种位置、速度、力传感器等）、控制器（各种处理器以及控制算法）和驱动器（电机、液压、气动、记忆合金等）三部分，分别对应于人的感受器（receptor）（例如：视觉、听觉、味觉、嗅觉、触觉等外感受器）、神经系统（中枢和周围神经系统）和效应器（effector）（肌肉、骨骼），只不过人的结构更加复杂。层次控制体系：了解了控制的基本结构，剩下的事情就是设计控制系统。如今，大家设计控制系统的方法还是比较统一的，基本都可以归结为5层的层次体系：1）主机（Host），2）运动控制器（Motion Controller），3）伺服驱动器（Servo Driver），4）电机（Motor），5）机构（Mechanism ）。主机：主要完成人机交互（操作员控制或者调试机器），高级运算（机器人运动规划等）。由于需要高等运算功能，这部分算法通常是基于操作系统的，硬件载体用通用计算机即可。运动控制器：主要用于改善机器人动力学（Robot Dynamics）。机器人的机械本身并不具备跟踪轨迹的能力，需要外加控制来改善。由于需要大量的实时运算，这部分通常是基于实时操作系统，比如QNX等，硬件载体可以用ARM或其他。比如，工业界的工业机器人主要使用运动反馈（Motion Feedback），也即将驱动器配置为位置控制或者速度控制模式，此时运动控制器的主要用于补偿传动系统非线性性，例如：由于齿轮间隙、微小弹性变形导致的末端偏移。伺服驱动器：主要用于改善电机动力学（Motor Dynamics）。由于电机本身物理特性并不具备良好的位置、速度和力矩跟踪能力，因此需要依靠控制来改善。这部分需要更高的实时性能，因为电机的响应速度快，需要us级定时，所以可以使用高性能DSP。比如，直流有刷电机中转子速度正比于反向电动势、力矩正比于电枢电流，而没有物理量能够直接控制位置，此时需要外加位置控制器。电机：充当执行器，将电信号转化为机械运动。机械本体：被控制的终极对象。算法的编写：鉴于如今几乎没人再用Op-Amp搭建模拟计算机的事实，可以说算法就是个编程问题。基本的编程语言能力，比如MATLAB、C、C++是必须的。设计好算法之后，还需面对另外几个问题：离散化问题（Discretization）：连续算法的离散化是必要的，因为如今计算机都是数字系统。对于线性系统，比如电机控制，方法当然就是从s域（传递函数）到z域（Z变换）再到t域（差分方程）的变换，非线性的就得研究微分方程的各种数值方法了。混合控制问题（Hybrid Control）：几乎当前所有的机器人控制系统都不仅有一个控制模式，比如：回初始位置、运动控制模式、人工试教模式等等，每个模式需要特殊的控制算法。单个系统存在多个控制器时被称为混合控制系统，混合控制系统常常使用有限状态机（Finite State Machine, FSM）建模，状态机的切换需注意一些问题，比如芝诺问题。通信问题（Communication）：通常机器人系统都包含几十个，甚至上百个传感器以及几个到十几个驱动器，通信时常是个头疼的问题。问题的复杂性源于：通信对象多（并发问题），顺序需要协调（时序问题），通信的速率需要兼顾（阻塞问题）。个人倾向于使用基于“事件驱动模型”+“有限状态机模型”的混合模型来处理此类问题。机器人控制理论：控制方法千奇百怪，这里仅举机器人臂的两个比较经典而常用的方法：混合力位控制和阻抗控制。混合力/位控制（Hybrid Force/Position Control）是Mark Raibert（现今Boston Dynamics老板）和John Craig于70s末在JPL的工作成果，当时他们是在Stanford臂上做的实验，研究例如装配等任务时的力和位置同时控制的情况。阻抗控制（Impedance Control）是N.Hogan的工作成果。维纳晚年，对人控制机器臂很感兴趣。后来，他组织了MIT的Robert Mann，Stephen Jacobsen等一伙人开发了基于肌肉电信号控制的假肢臂，叫Boston Elbow。后来，Hogan继续Mann的工作，他觉得假肢是给人用的，不应当和工业机器人一样具有高的刚度，而应该具有柔性，所以后来引入了阻抗。其他控制。建议：自己也在钻研，共同学习吧。首先，把描述机器人运动学和力学搞定。J.J. Craig出版于80s的《Introduction to Robotics: Mechanics and Control 》，或者R. Murray出版于90s的《A Mathematical Introduction to Robotic Manipulation》都行。对于机器人的数学基础，最新的成就是基于Differentiable Manifold（微分流形）、Lie group（李群）和Screw Theory（旋量理论）的。在这方面，个人认为以下研究团队奠定了机器人的数学基础理论：1) Harvard的Roger Brokett教授及其学生Frank Chongwoo Park等；2) UC Berkeley的Shankar Sastry教授及其学生Richard Murray，Zexiang Li等。3) uPenn的Vijay Kumar教授，他和他的学生Milos Zefran以及Calin Belta在90年代研究了基于Differentiable Manifold的单刚体运动学和动力学。4）上述2）中Richard Murray的学生Andrew Lewis和Francesco Bullo等研究了基于differentiable manifold和Lagrange Mechanics的机器人动力学以及几何控制理论（Geometric Control Theory）。再次，必要的反馈控制基础当然是不能少的。关于控制，并不推荐把下面的教材通读一遍，仅需要了解必要的控制理念即可。陷入繁杂的细节往往不得要领，并浪费时间。具体的问题需要研读论文。要建立控制理论的基本概念，如状态方程、传递函数、前馈、反馈、稳定性等等，推荐Stanford大学教授Franklin的《Feedback Control of Dynamic Systems》；关于机器人控制的入门读物，解释的最清晰的当属MW Spong的《Robot modeling and control》，书中不仅详细讲解了基于机器人动力学的控制，也讲解了执行器动力学与控制(也即电机控制)。关于非线性控制理论，推荐MIT教授J.J.E. Slotine的《Applied Nonlinear Control》。最后，如果是广大的Ph.D.朋友们，硬件就不必玩了，直接上paper吧。读paper，读各种牛人的paper。发paper，最好往ICRA和IJRR里面灌水。P.S.：被paper虐的吐了一口老血：-）如果您觉得本文有用，请点击右上角“…”扩散！有趣、有深度、有技术，请扫描以下二维码关注 机器人网(robot_globalsources)　
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你好，我想知道视频里的机器人动作是如何制作、拍摄出来的
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这个是真人身上装好感应器，通过接收器来接收真人的动作然后送到事先制作好的动画上面阿凡达就是这样穿憨扁窖壮忌憋媳铂颅做出来的，包括变形金刚什么的
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出门在外也不愁新一代机器人技术进入手术室 可模仿人手动作
网易科技讯 12月15日消息，《金融时报》发表文章称，下一代机器人技术正进入手术室。英国的Cambridge Medical Robotics公司开发的手术设备既有“肩膀”，也有“肘”和“手腕”，可模仿人手的动作。据该公司称，其设备可帮助外科医生提高手术的精确程度。
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克利夫兰诊所心脏外科医师拉凯什·苏里（Rakesh Suri）表示，传统的腹腔镜术设备缺乏机器人技术可带来的那种手腕式运转功能。“它就像是用筷子吃东西，而不是直接用手指吃，想想用筷子剥虾会是怎样一种情况吧。”
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“我们的机器人项目使用率偏低，因为我们的医生想要给每位病患提供个性化的治疗，只会采用合适的设备或者技术，而不会单纯为了使用某种设备而主张使用它。”
医生们强调称，机器人工具是可帮助医生拓展能力和提升手术精准度的机器，它们并不能取代医生。事实上，用在手术领域时，“机器人”一词可能会让人误解。不同于在汽车制造领域指代自动化装置，该词在手术领域指代机器人的遥控操作。
苏里指出，“它只是替代了医生的手，只是机器手替代了人手。它的任何一个动作其实都是由医生来构想和执行。”
部分手术仍将需要开腹手术。莫里斯·刘以切除大肿瘤的程序为例说道，“在腹部你没有足够的空间去实施锁孔术。由于物理限制，总有一些操作是无法进行的。”
这会给医生的培训带来一个难题。以往，所有的外科医生都有开腹手术经验，但随着机器人技术的应用，未来的外科医生可能只进行操作腹腔镜术设备或机器人设备的训练。
当手术需要转变成开腹手术时，这可能会引发问题。“我们目前正在努力解决这一问题。”莫里斯·刘说。
但弗雷斯特相信，即便未来的外科医生接受的培训方式尚未确定，机器人手术的使用必将增加。他预言，未来十年该类技术的使用量将增长十倍。
“机器人手术将变得司空见惯。”他说道。（皓慧）
本文来源：网易科技报道
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