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新型双臂机器人通过从模拟中学习实现双手任务
一款创新的双手机器人使用人工智能来指导其动作，显示出接近人类水平的灵巧度的触觉灵敏度。
来源:Robohub双臂机器人拿着薯片。图片：Yijiong Lin
图片：Yijiong Lin新的 Bi-Touch 系统由布里斯托大学的科学家设计，位于布里斯托机器人实验室，允许机器人通过感知数字助手的操作来执行手动任务。
布里斯托大学 布里斯托机器人实验室研究结果发表在 IEEE 机器人与自动化快报上，展示了人工智能代理如何通过触觉和本体感受反馈来解释其环境，然后控制机器人的行为，实现精确的感知、温和的交互和有效的物体操纵，以完成机器人任务。
这一发展可能会彻底改变水果采摘、家政服务等行业，并最终在假肢上重现触觉。
工程学院的首席作者 Yijiong Lin 解释说：“借助我们的 Bi-Touch 系统，我们可以在几个小时内轻松地在虚拟世界中训练 AI 代理，以完成针对触摸量身定制的双手任务。更重要的是，我们可以将这些代理从虚拟世界直接应用到现实世界，而无需进一步训练。
Yijiong Lin“触觉双手代理即使在意外扰动下也能解决任务，并以温和的方式操纵精密物体。”
具有触觉反馈的双手操作将是实现人类级机器人灵活性的关键。然而，与单臂设置相比，这一主题的探索较少，部分原因是没有合适的硬件，以及为具有相对较大状态动作空间的任务设计有效控制器的复杂性。该团队能够利用人工智能和机器人触觉传感方面的最新进展开发触觉双臂机器人系统。
机器人通过深度强化学习 (Deep-RL) 学习双手技能，这是机器人学习领域最先进的技术之一。它旨在通过让机器人从反复试验中学习来教机器人做事，类似于用奖励和惩罚来训练狗。