4 月 11 日音讯，一向以来，类人型机器人的研发，都是朝着复现人类的行为，继而辅佐人类日子的方向开展着。近来，来自英国以及日本的相关研讨人员，对外释放了一些全新的技术，这些技术可以让机器人具有“和人类相同的触觉”，并且可以令机器人从事比如“帮忙人类穿衣服、剥香蕉”等这样更加精密的操作。
▲ “人工指尖”正在触摸球类玩具
在这些技术中，有利用“人工神经元”对机器人进行重复操练的作用，也有“人工指尖”这样新元件加持下的全新打破。这些技术的实在铺开运用，将会给工业制造、医疗以及劳动力短少等问题带来新的处理方案。
一、3D 打印“人工指尖”，赋予机器人比肩真人的触觉
触摸是人类感知世界的最直接方法，“触觉”是人体神经系统中的重要组成部分，它在人类之间的情感互动中起着重要作用。皮肤和皮肤下掩盖的神经则是将“感觉”传达给大脑的桥梁。触觉帮忙人类分辩物体，终究大脑控制双手，选择拿捏它们的力道。但是关于金属和电路组成的机器人来说，如何才华在它们身上复现人类的“触觉”呢？
英国布里斯托大学的研讨人员给出了处理方案 ——TacTip（人工指尖），也称“光触觉传感器”。伦敦大学研讨“触摸行为”的 Mandayam Srinivasan 称 TacTip 为：“自然触摸和人工触摸的近距离触摸，这是改善机器人‘触摸方案’的必要进程。”
▲ 装备了 TacTip 的机器人成功拿起千纸鹤
TacTip 原型机的诞生最早可以追溯到 2009 年，当时布里斯托大学的研讨人员以人类皮肤为创意，手工拼装出了第一个“人工指尖”。但是受制于当时的技术，第一个“人工指尖”并不像真人手指一般纤细，它足足有罐装汽水一般大小。然后跟着 3D 打印技术的飞速开展，总算在 2018 年，研发团队依托于 3D 打印技术，将“人工指尖”的体积压缩到了成人大脚趾的大小。
一同得益于 3D 打印技术可认为“人工指尖”发明相似于人类皮肤的多层结构，研发团队近期现已将“人工神经网络”集成到了“人工指尖”中。至此，“无缺体”的 TacTip 正式落地。
长期以来，工程师们一向妄图让机器人像人相同灵巧，装备“人工神经网络”纵然是处理方案之一，但是来自伦敦大学的触摸研讨员 Mandayam Srinivasan 却标明：“现在机器人的触摸作用反响依然远远低于人类。”不过 TacTip 的研发团队如同找出了更为理想的处理方案，那就是“人类触觉”和“机器反响”的相通点 —— 信号。
当人类的指尖皮肤与物体触摸时，遍及皮肤的神经末梢通过突触的变形向大脑传递“摸到东西”的指令，之后神经会向大脑发送“快和慢”两种信号，“快速”信号来帮忙我们防止物品掉落，“滞后”的信号则用来传达物体的形状。信任我们现已快要看出个大约了，触觉反响到大脑是以神经信号的方法，指令反响到机器人是以数字信号的方法，两者的方法都是“信号”，如果能精确的用数字信号仿照神经信号传输给机器人，那么或许就能让机器人具有比肩真人的触觉。TacTip 的原理正式如此。
首要为了可以让信号仿照的“精确”，研发团队为 TacTip 制造了像人类皮肤相同的“橡胶表层”，在“橡胶表层”之下安装了一套相似于人类神经突触的针状凸起阵列，这些凸起阵列仿照了人类皮肤的中心表皮脊。组成这些阵列的“触角”坚韧又赋有弹性，当 TacTip 初步进行“触摸”动作时，触摸到物体表面的阵列会初步弯曲，通过弯曲的速度来产生人类触觉中的“快信号”，防止 TacTip 拿不稳物品。
▲ TacTip 的作业原理
其次，在这套“阵列”的下方，TacTip 的研发团队还为其安装了一个摄像头，用来监测“凸起阵列”的弯曲程度，这些摄像头记录下的“弯曲程度”会转化为人类触觉中的“慢信号”，来让 TacTip 来判断出它“拿到了什么东西”。
这套原理被来自芝加哥大学，研讨触摸神经元基础的神经科学家 Sliman Bensmaia 所认可，他认为：人类大都的触觉都是源于皮肤力学，TacTip 的结构和方法刚好符合这一规律。
当 TacTip 正式结束之后，研发团队中来自布里斯托尔大学的工程师 Nathan Lepora 及其同事初步对 TacTip 进行了首次检验，触摸得物品为“灯芯绒状材料”，因为这种材料的表面纹理错落有致、触感多变，一同这次检验，将会以真人触觉的神经元信号为参考样原本评判出终究的作用。
令人欢喜的是，TacTip 的检验首秀作用非常超卓，根据其研发团队在 4 月 5 日于《皇家学会杂志: 界面》（Journal of the Royal Society Interface）上发布的作用，TacTip 可以和真人相同精确地分辩出“灯芯绒状材料”的凸起改动，以及纹理之间的缝隙，其输出得神经元信号和真人触摸“灯芯绒状材料”时输出得神经元信号高度匹配。
▲ TacTip 反响触摸神经元信息原理图
不过 TacTip 的不足之处也随之表现了出来 —— 它并不如真人的指尖皮肤那样活络。简单来说，人类的指尖皮肤可以感觉到相似铅笔芯宽窄的缝隙，但是想要被 TacTip“触摸”到，需要将这种空地前进两倍。研发工程师 Nathan Lepora 认为，只需团队可以开宣布更薄，集成更多“凸起阵列”的橡胶表层，跟着“凸起阵列”密度地增加，TacTip 的活络度将会进一步前进。
所以在第2次检验初步前，研发团队不仅为 TacTip 增添了更多的“凸起阵列”，一同在之前的结构基础上新增了麦克风。麦克风的参加是为了用于搜集“凸起阵列”在触摸到物体表面时，因为摩擦而产生的声响信息，以此来仿照人类深层皮肤中另一组感知“振荡”的神经末梢，这让 TacTip 具有了和人类相同可以感受物体表面粗糙程度的才华。
“增强版”的 TacTip 就这样迎来了“增强版”的第2次检验，在这次检验中，检验人员加大了难度，他们检验让 TacTip 分辩 13 种不同的纺织面料。当然终究的作用依然没有令人失望，在摄像头和麦克风的两层加持下，TacTip 输出得神经元信号依然比肩真人触摸时输出得神经元信号作用。
TacTip 的表现，令科奇大学从事可穿戴传感器作业的机械工程师 Levent Beker 宣布了“机械手总算可以感人类手指所感”的赞赏。此前大力支持 TacTip 原理的 Bensmaia 在看到实践的检验作用后更是对其拍案叫绝，他觉得，迄今为止没有其他人采纳过像 TacTip 相同幽默的方法来让机器人获得“触感”，这非常酷。一同 Bensmaia 认为，可变形的 TacTip 可以直接套在机器人的机械手指或许脚趾上，帮忙机器人检测、拾取和操作物体。
针对这样的想象，TacTip 研发团队的 Leporar 标明：“确实，现在的‘机器手’有必要依托机械臂和精确的编程才华结束作业，它们很难捉住纤细而巩固的物品，例如牙刷和钢笔。而 TacTip 可以不依托编程，就能让机器人或许机械假肢处理各种形状和大小的物体。”
一同针对未来 TacTip 的体积，Leporar 也标明，跟着 3D 打印技术的推进，以及摄像头和麦克风元器件体积的缩小，TacTip 也会进一步变得细巧精致，更加挨近“人类指尖”的面积，一同更细巧的体积能让 TacTip 检测到更加精密的纹理。
面临 Lepora 的自信，Bensmaia 却持保存定见，他觉得归根结底，TacTip 仿照出的触觉神经信号和真人指尖的信号并不完全相同，因为实在皮肤的信号反响更剧烈。“它仅仅无限挨近于实在的皮肤。”Bensmaia 认为。并且关于未来 TacTip 能变得“有多小”？他也标明难以预计。
但不管怎么说，TacTip 的成功是令人欢喜的，可以梦想，它不仅能让机器人具有“触觉”，为它们带来自动感知和分辩周遭物体的才华，一同还令机器人摆脱了固定编程指令的绑缚，赋予它们自动去更改相应动作（例如抓取事物力度）的才华，让机器人本身的动作更加“细腻”。
运用在机械假肢领域，TacTip 可以复现“指尖的触感”，从头打通大脑和神经末梢的信息传递通道，令残疾人从头获得“无缺的”触摸事物的才华。康奈尔大学的材料科学家罗伯特・谢泼德标明，从底子上讲，TacTip 这项研讨有助于学者们弄清楚“触摸”在人类神经中的作业原理，他认为 TacTip 的发明团队现已底子认清了神经末梢向大脑反响“触感”的原理思路，所以可以让装备了 TacTip 的起重机“悄悄”地拿起纸飞机而不破坏它。关于其他人来说，TacTip 是值得学习和了解的存在。
二、帮人穿衣，代剥香蕉，动作越小越显细腻
和“人工指尖”一同释出的还有“机器人成功辅佐医疗人体模型穿衣”，与“日本机器人可以剥出无缺香蕉”的相关技术作用。
“机器人成功辅佐医疗人体模型穿衣”的作用由 Fan Zhang 和 Yiannis Demiris 联手发布在《science》网站上。他们通过在医疗人体模型上进行试验，成功让机器人结束了“从衣架上取下衣服”，到“在病床上找到患者”，终究“打开衣服、抬起人体模型的手臂终究为模型结束穿衣”的一整套自动化进程。
这项试验的成功，意味着那些比如高位截瘫等失去了上肢行为才华的患者，可以通过机器人的帮忙来成功地进行穿衣操作，关于患者宗族来说，将大大节约照顾患者的人力本钱。
而据研发团队泄漏，为了实现让机器人辅佐人类穿衣的流程，他们在研发进程中不得不面临和处理两大应战。首要，就是要让机器人把衣服从“挂”在衣架上的不可穿情况，转变为“取”下衣服的可着装情况；其次，就是要让“为患者穿衣服”这一动作，从“仿照指令”转变为“机械动作”。
针对第一个问题，该研发团队选择了一种合理的“预抓握”操作方案来处理。他们在让机器人进行“取衣服”的动作之前，先让机器人“自己”和衣架之间进行距离测量，然后让机器人提前了解自己和衣架之间的距离，由此来处理“距离不固定”的问题。而针对第二个问题，研发团队为机器人的场景仿照器引入了“服装物理学”的相关算法，通过和神经网络数据的比照，形成对实在服装的查询，测量其物理的相似性，以此来批改仿照器可能会产生的差错。
现在选用这项技术的双臂机器人，其穿衣成功率现已超越 90%。想象一下，当这项技术继续推进，双臂机器人除了穿衣还可以进行喂饭、盖被子，递取东西等操作时，那么关于医疗领域的帮忙将会不可限量。
终究再来看看东京大学的研讨人员成功让双臂机器人剥出无缺香蕉这件事。想必我们都清楚，人类起伏越小的动作，机器人复现的难度越高，关于机械结构的精密程度要求也越高，无论是角度、力道等，都是对机械臂编程操作的一大检测。
路透社发布信息称，东京大学信息学院的 ISI 试验室日前发布了一则视频，视频中所展示的双臂机器人可以在大约三分钟的时间内无缺的剥掉一根香蕉的香蕉皮而不损害果肉。尽管成功率只有 57%，但是关于机器人进行“精密操作”的研讨无疑含义重大。
该研发团队的成员 Heecheol Kim、Yoshiyuki Ohmura 和 Yasuo Kuniyoshi 选用了“深度仿照学习”的方法去操练机器人，他们演示了数百次剥香蕉的动作，以生成足够的数据，来让机器人进行重复的学习，终究通过 13 个小时的操练后，机器人成功结束了“剥香蕉”的动作。
▲ 双臂机器人拿起香蕉并剥皮而不压扁里边的生果
在通过这种方法操练机器人学习更多才华的一同，团队中的 Kuniyoshi 认为，他们的这种操练方法可以有用的让机器人去学习更多精密的人类动作，例如重复的流水线作业，并以此来处理日本劳动力短少的问题。
可以说，无论是穿衣还是剥香蕉，现在机器人可以结束的作业变得更加精密和杂乱，与之对应的是机器人在我们日子中的运用场景也在不断增加。从照顾患者辐射到处理整个医疗工作的问题，从替代工人辐射到处理整个社会的生产力问题，这些技术的成功在未来很有可能会推进社会的进程。成功让机器人结束触摸、穿衣和剥香蕉这些动作，也是技术积累的外在表现。
结语：强化学习成要害，“仿人”机器人技术迎来新打破
从上文中其实不难看出，重复的强化操练依然是现在机器人学习的首要途径，但是像“人工指尖”这种人体仿生学技术的参加，又为机器人的学习供给了全新的方法。很显然，“人工指尖”是现在机器人工作内独出机杼的存在，但是相对的，和传统的“仿照操练”比较，“人工指尖”的机械结构要更精密，产品本身触及的技术也更多更杂乱。
机器人不应该仅仅指令的载体，它更应该具有和人脑比肩的智能，具有学习才华，懂得问题分析并可以实行精密的操作。“人工指尖”、辅佐穿衣和剥香蕉这三项技术的成功刚好对应了上述的三个条件，并且从旁边面也反响了人工智能技术的推进。对工作来说，今后机器人的操练方法，很可能会从原来“机械式地仿照”，变成通过传感器加持下的“自动学习”，一旦产生这样的改动，那机器人学习人类的进程将会大大加速。
