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德国研究人员使用尖峰神经网络来控制机械臂
如果我们希望机器人在与周围世界互动时真正发挥其潜力，那么它们拥有类似于人类双手的工具就至关重要。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）如果我们希望机器人在与周围世界互动时真正发挥其潜力，那么它们拥有类似于人类双手的工具就至关重要。
机器人专家已经创造出极其复杂的机械臂，但他们还需要智能来根据物体的形状、硬度或柔软度正确地抓取物体。您不希望您未来的机器人同事在第一天到办公室与您握手时将您的手弄断。
幸运的是，来自德国的研究人员正在研究这个问题。他们正在开发一种神经网络，可以教会机器人手正确处理不同形状和硬度的物体，选择适当的抓取动作。
为了演示他们的概念，他们使用了现有的 Schunk SVH 五指机械手。在演示过程中，该设备能够拾取一组不寻常的物体，包括一个塑料瓶、一个网球、一块海绵、一只橡皮鸭、一支钢笔和一组气球。
“我们的方法由两个主要部分组成：手部动作建模和合规性监控，”德国卡尔斯鲁厄 FZI Forschungszentrum Informatik 的研究员 Juan Camilo Vázquez Tieck 说道。 - 手被建模为不同层的层次结构，其运动通过运动基元表示。例如，一根手指的所有关节都由手指基元协调，而对于一种特定的抓握运动，所有手指都由手基元协调。”
该系统代表了开发机器人解决方案来执行此类活动的不同方法。正在开发的神经网络可以让手更智能地抓取物体，并在必要时进行实时调整。
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