一块看似简单的海绵改善了机器人的抓取方式

一块看似简单的海绵改善了机器人的抓取方式机器人现在可以完成跳跃和翻筋斗，但他们太僵硬了，力量虽大却不能轻易地拿起一个鸡蛋。可变刚度设备是潜在的解决方案，可用于硬机器人的接触顺应性以减少损坏，或用于改善软机器人的负载能力。发表在2023年IEEE国际机器人和自动化会议（ICRA）上的这项研究表明，可变刚度可以通过硅树脂海绵实现。来自布里斯托尔大学工程数学系的主要作者TianqiYue解释说："刚度，也被称为软度，在接触场景中很重要。"机器人手臂过于僵硬，所以它们无法对脆弱的物体，例如鸡蛋，做出类似人类的柔软抓握。人类与机器人手臂的不同之处在于，我们有柔软的组织包围着坚硬的骨骼，这作为一种自然的缓解机制。在这篇论文中，我们成功地开发了一个具有可变硬度的软性装置，安装在末端机器人手臂上，用于使机器人与物体接触安全。"机器人海绵在工作中。资料来源：岳天琪硅胶海绵是一种廉价且易于制造的材料。它是一种多孔弹性材料，就像日常工作中使用的清洁海绵。通过挤压海绵，这种材料会变硬，这就是为什么它可以变成一种可变刚度的设备。这种装置可用于工业机器人的场景中，包括抓取果冻、鸡蛋和其他脆弱的物质。它还可以用于服务机器人，使人与机器人的互动更加安全。岳天琪补充说："我们成功地利用海绵制作了一个廉价、灵活但有效的装置，可以帮助机器人实现与物体的软接触。其巨大的潜力来自于它的低成本和轻量级。我们相信这种基于硅-海绵的可变刚度装置将在工业和医疗领域提供一种新的解决方案，例如，对机器人抛光和超声成像的可调整刚度要求。"该团队现在将研究如何使该设备在多个方向上实现可变刚度，包括旋转。参考资料："ASilicon-sponge-basedVariable-stiffnessDevice"，作者将其发表岳天琪在2023年IEEE国际机器人和自动化会议（ICRA）上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1369521.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1369521.htm

加州大学圣迭戈分校研发软体机器人抓手 仅用空气即可抓取和释放物体

加州大学圣迭戈分校研发软体机器人抓手仅用空气即可抓取和释放物体为了尽量减少漏气的可能性，每一层抓手都是用熔融聚合物连续打印出来的。由于这种材料在沉积时处于熔融状态，因此每一层在冷却时都会与下面一层粘合在一起。虽然机械手的运行不需要任何电力，但它必须连接到压缩空气源。压缩空气通过橡胶管流入夹持器。当设备"手"的中间部位压到物体上时，压力会导致内部阀门打开。这样，空气就可以流入两个波纹状的手指，使它们膨胀并紧紧抓住物体--只要抓取器处于垂直方向，它们就会保持闭合状态。然而，一旦机械手侧转（水平），物体的重量会导致另一个阀门打开。然后，空气从手指流回，导致手指打开并释放物体。近距离观察其中一个阀门和其中一根手指"该项目的论文第一作者、博士后研究员翟一晨（YichenZhai）说："我们设计的功能是让一系列阀门既能让抓手在接触时抓紧，又能在适当的时候松开。"这是首次出现这种既能抓取又能释放的机械手"。人们希望这种机械手有朝一日能用于处理水果和蔬菜等易碎物品。该论文最近发表在《科学机器人学》（ScienceRobotics）杂志上。您可以在以下视频中看到该机械手的实际操作。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1373543.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1373543.htm

研究人员设计了一种3D打印的机器人手 可以轻松抓起各类物体

研究人员设计了一种3D打印的机器人手可以轻松抓起各类物体为了解决这个问题，剑桥大学的研究人员创造了一个灵活的、3D打印的机器人手，尽管它的手指不能独立移动，但仍然可以进行一系列复杂的运动。这只机器人手被训练成能够抓住不同的物体，并且能够通过使用放置在其"皮肤"上的传感器所提供的信息来预测它是否会掉落这些物体。这种类型的被动运动使机器人更容易控制，并且比具有完全机动化手指的机器人更节能。研究人员说，他们的适应性设计可用于开发低成本的机器人，这些机器人能够进行更自然的运动，并能学会抓取广泛的物体。这些结果在《高级智能系统》杂志上报告。在自然界中，运动是由大脑和身体之间的相互作用产生的：这使人和动物能够以复杂的方式运动而不消耗不必要的能量。在过去的几年里，由于3D打印技术的进步，软性部件已经开始被整合到机器人设计中，这使得研究人员能够为简单、节能的系统增加复杂性。机器人手只用手腕的动作就能拿起一个桃子大小的物体资料来源：剑桥大学人类的手是高度复杂的，在机器人中重现其所有的灵巧性和适应性是一个巨大的研究挑战。今天的大多数先进机器人都无法完成小孩子可以轻松完成的操纵任务。例如，人类本能地知道在拿起一个鸡蛋时应使用多大的力量，但对机器人来说，这是一个挑战：力量太大，鸡蛋可能会碎掉；力量太小，机器人可能会掉落。此外，一个完全驱动的机器人手，每个手指的每个关节都有电机，需要大量的能量。在剑桥大学工程系的FumiyaIida教授的生物启发机器人实验室，研究人员一直在开发这两个问题的潜在解决方案：一个能够以正确的压力量抓取各种物体的机器人手，同时使用最少的能量。"在早期的实验中，我们的实验室已经表明，仅仅通过移动手腕就有可能在机器人手上获得很大的运动范围，"共同作者托马斯-乔治-图鲁特尔博士说，他现在在伦敦大学学院（UCL）东区工作。"我们想看看基于被动运动的机器人手是否不仅能够抓取物体，而且能够预测它是否会掉落物体，并作出相应的调整。"3D打印的机器手拿筷子研究人员使用了一个植入触觉传感器的3D打印拟人手，以便该手能够感知它所接触的东西。这只手只能够进行被动的、基于手腕的运动。研究小组对这只机器人手进行了1200多次测试，观察其抓取小物体而不掉落的能力。该机器人最初使用3D打印的小塑料球进行训练，并使用通过人类示范获得的预设动作抓取它们。第一作者KieranGilday博士说："这种手有一点弹簧感：它可以自己拿起东西，而不需要手指的任何驱动。触觉传感器让机器人感觉到抓握的情况如何，因此它知道什么时候开始打滑。这有助于它预测事情何时会失败"。机器人利用试验和错误来学习什么样的抓握方式会成功。在完成对球的训练后，它又尝试抓取不同的物体，包括一个桃子、一个电脑鼠标和一卷气泡膜。在这些测试中，这只手能够成功抓取14个物体中的11个。"传感器，有点像机器人的皮肤，测量施加在物体上的压力，"乔治-图鲁特尔说。"我们不能说机器人到底得到了什么信息，但理论上它可以估计出物体被抓在哪里，用了多少力。""机器人学会了一个特定的运动和一组特定的传感器数据的组合将导致失败，这使得它成为一个可定制的解决方案，"Gilday说。"这只手非常简单，但它可以用同样的策略拿起很多物体。""这种设计的最大优势是我们可以在不使用任何执行器的情况下获得的运动范围，我们希望尽可能地简化手部的工作。我们可以在没有任何执行器的情况下获得大量良好的信息和高度的控制，这样，当我们加入执行器时，我们将在一个更有效的包装中获得更复杂的行为。"一个完全驱动的机器人手除了需要大量的能量外，也是一个复杂的控制问题。剑桥大学设计的手的被动设计，使用少量的传感器，更容易控制，提供广泛的运动范围，并简化了学习过程。在未来，该系统可以通过多种方式进行扩展，如增加计算机视觉功能或教机器人利用其环境，这将使其能够抓取更广泛的物体。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354847.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1354847.htm

受大象鼻子启发的机器人抓手可以轻松捏住各种尺寸的物体

受大象鼻子启发的机器人抓手可以轻松捏住各种尺寸的物体大象鼻子顶端灵活的"手指"为一种多功能的机器人抓手提供了灵感，它能够拿起和抓住各种大大小小的物体--从针灸针到薄金属尺再到大包装盒。大象的鼻子有点像一个巨大的滑溜溜的东西，覆盖着坚硬的皮肤，并塞满了肌肉和神经，它有许多用途--包装有强大的嗅觉，能够吸水或吸土，并能抓取不同形状的物体。PC版：https://www.cnbeta.com/articles/soft/1330689.htm手机版：https://m.cnbeta.com/view/1330689.htm

新AI技术大幅提升机器人物体识别能力

新AI技术大幅提升机器人物体识别能力研究团队的技术旨在帮助机器人检测各种家用环境中的物品，并能识别常见物品的不同版本，如大小和品牌不同的水瓶等。埃里克·琼森工程与计算机科学学院计算机科学助理教授向说:“如果你要求机器人拿起杯子或给你拿一瓶水，机器人需要识别这些物体。”研究团队实验室里有一个储物箱，里面装满了常见食物的玩具包，比如意大利面、番茄酱和胡萝卜，这些玩具包用来训练名为“Ramp”的实验室机器人。Ramp是FetchRobotics的一款移动机械手机器人，高约4英尺，位于圆形移动平台上。坡道有一个带有七个关节的长机械臂。末端是一个方形的“手”，有两个手指来抓握物体。据称，机器人学习识别物品的方式与儿童学习与玩具互动的方式类似。他们的机器人通过大力推动每个物品15-20次，使用RGB-D相机拍摄更多图片，以获取每个物品更丰富的视觉细节，从而减少误识的可能性。多次推动可获得更完整的图像序列，使机器人逐步识别出物品。这比仅依靠单次推动来“学习”物体的传统方法更具优势。研究人员表示，这种长时间机器人交互进行物体识别的系统，可以显著提高机器人识别日常生活中各类物品的能力。这对机器人完成家务等复杂任务，提升其视觉和认知能力大有裨益。后续研究将继续提升机器人的其他功能，如运动规划和控制，以实现更复杂的任务，例如分类回收物品等。这项技术进步有望加速机器人进入日常生活，服务人类需求。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1381255.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1381255.htm

OpenAI 和 Anthropic 无视了防止机器人抓取在线内容的既定规则

OpenAI和Anthropic无视了防止机器人抓取在线内容的既定规则据《商业内幕》获悉，世界上最大的两家人工智能公司无视媒体出版商要求其停止免费抓取其网络内容用于模型训练的请求。据了解TollBit调查情况的人士以及另一位知情人士称，OpenAI和Anthropic要么无视或规避了名为robots.txt的既定网络规则，该规则阻止自动抓取网站内容。TollBit是一家致力于在出版商和人工智能公司之间促成付费许可交易的初创公司，该公司发现有多家人工智能公司存在这种行为，并在周五的信函中通知了某些大型出版商，信函中没有透露被指责规避规则的人工智能公司名字——