佐治亞理工學院(Georgia Institute of Technology)的研究員已經(jīng)創(chuàng)建了一種系統(tǒng),將讓人類控制的機器人[6.16% 資金 研報]更“智能”。同時,這個系統(tǒng)還提高人類用在機器人上面的控制力度。該系統(tǒng)使用多個傳感器組合,它被放置在用戶的手臂上,讀取用戶的肌肉信息,幫助機器人預測用戶的意圖。
研究員引用了汽車制造工人的例子,他們必須使用鉸鏈將車門吊起來。使用該系統(tǒng)的話,用戶可以使用控制桿指導機器人來做這件事。帶領(lǐng)進行該研究項目的博士畢業(yè)生 Billy Gallagher 解釋說:“使用這個系統(tǒng)的話,作業(yè)將會是人類與機器人之間的互動。當一起合作時,他們互相對對方的力度做出反應。但是問題是人類的肌肉僵硬度變化不大,因此,機器人有時候可能無法正確反應。”
鑒于此,研究員們通過監(jiān)控操作員的肌肉動作并將數(shù)據(jù)發(fā)送到計算機上,刪除了任何可能引起機器人“疑惑”的動作。該系統(tǒng)會辨別操作員的目的并相應地調(diào)整自身反應。
該系統(tǒng)主要用來改善制造業(yè)的安全性及效率問題。因此,預計它有可能對諸如汽車制造、航天航空業(yè)和軍隊等有很大的用處。伍德拉夫機械工程學院的教授 Jun Ueda 說:“未來機器人很可能會更了解人類的想法。通過讓機器人變得更智能,我們可以將它們制造得更安全且更有效。”

研究員引用了汽車制造工人的例子,他們必須使用鉸鏈將車門吊起來。使用該系統(tǒng)的話,用戶可以使用控制桿指導機器人來做這件事。帶領(lǐng)進行該研究項目的博士畢業(yè)生 Billy Gallagher 解釋說:“使用這個系統(tǒng)的話,作業(yè)將會是人類與機器人之間的互動。當一起合作時,他們互相對對方的力度做出反應。但是問題是人類的肌肉僵硬度變化不大,因此,機器人有時候可能無法正確反應。”

鑒于此,研究員們通過監(jiān)控操作員的肌肉動作并將數(shù)據(jù)發(fā)送到計算機上,刪除了任何可能引起機器人“疑惑”的動作。該系統(tǒng)會辨別操作員的目的并相應地調(diào)整自身反應。
該系統(tǒng)主要用來改善制造業(yè)的安全性及效率問題。因此,預計它有可能對諸如汽車制造、航天航空業(yè)和軍隊等有很大的用處。伍德拉夫機械工程學院的教授 Jun Ueda 說:“未來機器人很可能會更了解人類的想法。通過讓機器人變得更智能,我們可以將它們制造得更安全且更有效。”