根據(jù)介紹，靈巧手TRX-Hand擁有像人手一樣靈活的操作能力，可適應(yīng)不同場景，靈活規(guī)劃動作，自主完成“操作”。而機(jī)械臂TRX-Arm針對人居環(huán)境自主研發(fā)，擁有七自由度和擬人的特性。
不同于傳統(tǒng)的協(xié)作型機(jī)械臂，TRX-Arm采用了繩索傳動與差分驅(qū)動相結(jié)合的方式，不僅有效降低了傳動摩擦和運(yùn)動慣量，還實(shí)現(xiàn)了多電機(jī)多關(guān)節(jié)協(xié)同驅(qū)動，具有高動態(tài)運(yùn)動的能力。數(shù)據(jù)顯示，其最大速度7.4m/s，可負(fù)載6kg以上。同時(shí)，其前臂集成了768點(diǎn)的觸覺陣列，刷新頻率高達(dá)1000Hz。
一般來說，機(jī)器人技術(shù)根據(jù)“智能程度”可分為三個(gè)階段：只能完成固定命令的程序機(jī)器人、能夠感知周圍環(huán)境的自適應(yīng)機(jī)器人以及能夠自主學(xué)習(xí)和決策的智能機(jī)器人。常見的工廠流水線機(jī)械臂以及拉面機(jī)器人等即屬于第一階段，它們只能在單一的場景內(nèi)重復(fù)固定的動作。
具備靈巧操作能力的機(jī)器人則屬于第二和第三階段。而想要在各類場景里靈活操作物體，機(jī)器人必須能感知環(huán)境、理解物體、評估狀態(tài)、預(yù)測行為并自主規(guī)劃完成物體操作，這意味著機(jī)器人要具備豐富的感知、強(qiáng)大的決策與可靠的執(zhí)行能力。
以騰訊本次展示的機(jī)器人花式調(diào)酒場景為例，為完成一杯酒的調(diào)制，機(jī)器人需對多種物體連續(xù)進(jìn)行30多次操作，這個(gè)過程不僅涉及瓶子、杯子、攪拌棒等多種常見物體，機(jī)器人還需要以多種動作操作這些物體，包含抓、放、倒這些常規(guī)操作和旋轉(zhuǎn)、搖晃等雙手協(xié)同動作，以及更高難度的拋接、翻轉(zhuǎn)等動態(tài)操作和插孔、穿刺、攪拌等精細(xì)操作動作。
機(jī)器人如何學(xué)會“調(diào)酒”？
那么，騰訊的機(jī)器人是如何完成花式調(diào)酒的？據(jù)騰訊研究員介紹，得益于創(chuàng)新的剛?cè)峄旌向?qū)動專利技術(shù)和自研高功率密度驅(qū)動器，騰訊靈巧手TRX-Hand擁有8個(gè)可獨(dú)立控制關(guān)節(jié)，自重僅1.16千克，最大持續(xù)指尖力可達(dá)15牛，最大關(guān)節(jié)速度不低于600度每秒，可輕松應(yīng)對不同形狀尺寸物體的抓取和操作。
在感知能力上，靈巧手在指尖、指腹和掌面均覆蓋了自研的高靈敏度柔性觸覺傳感器陣列，掌心處安裝有微型激光雷達(dá)和接近傳感器，同時(shí)每一個(gè)關(guān)節(jié)均集成了角度傳感器，保證靈巧手在抓取和操作過程中能準(zhǔn)確地感知自身與物體狀態(tài)信息。
考慮到人居環(huán)境中充斥著透明、反光、細(xì)小的物體以及由遮擋、光照、打滑等因素造成的各種不確定性，為了讓機(jī)器人精準(zhǔn)可靠地獲取物體信息，騰訊RoboticsX實(shí)驗(yàn)室通過對不同傳感器進(jìn)行建模與標(biāo)定，采用多傳感器信息融合技術(shù)，使機(jī)器人能在各種操作任務(wù)中更全面及時(shí)地感知物體信息、自身運(yùn)動狀態(tài)以及與環(huán)境的物理交互。
比如，相機(jī)可以看到場景全貌，為機(jī)器人做全局運(yùn)動規(guī)劃提供必要信息；接近覺在機(jī)器人靠近環(huán)境物體過程中提供更實(shí)時(shí)的反饋，彌補(bǔ)系統(tǒng)建模的誤差，使機(jī)器人更精準(zhǔn)地獲取物體；觸覺可以感知相機(jī)無法看到的接觸細(xì)節(jié)，包括接觸位置和形狀，實(shí)時(shí)感知手內(nèi)物體的狀態(tài)；力覺使機(jī)器人感知與環(huán)境/物體交互時(shí)的整體受力情況，使交互更為輕柔和自然。
軟硬結(jié)合
除此之外，機(jī)器人是一項(xiàng)綜合性的技術(shù)，不僅對本體和傳感器等硬件有著極高的要求，軟件算法也是機(jī)器人的核心要件。
據(jù)騰訊研究員介紹，騰訊RoboticsX實(shí)驗(yàn)室本次展示的機(jī)器人是在六自由度工業(yè)機(jī)械臂上搭載靈巧機(jī)器手TRX-Hand以及自主開發(fā)的感知與控制算法后，才讓機(jī)器人能夠順暢地完成一系列操作動作。
針對抓放物體與倒水等常規(guī)動作，首先基于視覺和觸覺對物體進(jìn)行實(shí)時(shí)識別與定位，利用在線規(guī)劃算法，讓機(jī)器人能夠計(jì)算出臂、手的最佳構(gòu)型與安全運(yùn)動軌跡，隨后，在執(zhí)行中利用手上三種傳感器進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，進(jìn)一步保證動作執(zhí)行的精度與可靠性，同時(shí)借助機(jī)械臂末端六維力傳感器感知與環(huán)境的交互力，避免猛烈碰撞。這樣才能保證機(jī)器人抓得穩(wěn)、放得輕、倒得準(zhǔn)。
讓機(jī)器人的“雙手”在高速運(yùn)動的同時(shí)保持協(xié)同也極具挑戰(zhàn)，因?yàn)閰f(xié)同失誤會產(chǎn)生過大沖擊或應(yīng)力，損傷被操作物體甚至機(jī)器人本身。在調(diào)酒的過程中，騰訊RoboticsX實(shí)驗(yàn)室展示的機(jī)器人結(jié)合視觸覺融合的手內(nèi)物體姿態(tài)估計(jì)與基于機(jī)械臂末端力傳感信號的力位混合控制，實(shí)現(xiàn)了酒瓶與搖酒器高速旋轉(zhuǎn)倒酒、大小搖酒器相扣搖酒等雙手協(xié)同動作。
而針對“拋接”等高難度的動作，騰訊研究員表示，研究團(tuán)隊(duì)在這一過程中創(chuàng)新性地提出了基于機(jī)器人本體感知的抓拋過程建模與物體飛行軌跡預(yù)測方法，有效彌補(bǔ)傳統(tǒng)視覺算法在短距離、強(qiáng)遮擋、高動態(tài)操作場景下的局限性，實(shí)現(xiàn)了高精度、高時(shí)效的抓拋物體飛行軌跡預(yù)測。
此外，團(tuán)隊(duì)還提出了飛行物體的最優(yōu)攔截時(shí)間、最優(yōu)攔截位置與最優(yōu)攔截軌跡的計(jì)算方法，以動作持續(xù)時(shí)間、機(jī)器人運(yùn)動能量以及與物體的接觸力為優(yōu)化目標(biāo)，能在數(shù)毫秒內(nèi)完成計(jì)算，實(shí)現(xiàn)對快速飛行物體的平穩(wěn)攔截。
據(jù)騰訊研究員介紹，接下來騰訊RoboticsX實(shí)驗(yàn)室將繼續(xù)推動自研機(jī)器人靈巧手TRX-Hand和機(jī)械臂TRX-Arm的融合，并引入深度學(xué)習(xí)等前沿算法，提升機(jī)器人的靈巧操作能力和解決復(fù)雜問題的能力，讓其更好地服務(wù)現(xiàn)實(shí)需求。
