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　　机械人要学会像人类一样工致地抓取物品，听起来简单，现实上倒是个极其复杂的挑和。就比如教一个完全没有触觉和曲觉的学生进修用筷子夹菜，不只要让他学会根基的夹取动做，还要让他晓得哪些处所能碰、哪些处所不克不及碰，以及若何做出文雅天然的动做。现有的机械人抓取手艺虽然可以或许完成根基的拿取使命，但往往存正在两个环节问题。一是动做生硬机械，看起来完全不像人类的天然动做；二是缺乏平安认识，可能会抓住刀子的刀刃部门或者触碰其他不应当接触的区域。这就像是一个力大无限但缺乏常识的巨人，虽然能举起沉物，却不晓得该若何温柔地处置易碎品。为领会决这些问题，研究团队开辟了一个名为AffordDex的立异框架。这个系统的焦点是让机械人同时学会两件事：起首是仿照人类手部动做的天然性和流利性，其次是理解物体的承担能力概念，也就是晓得哪些部位不适合接触。AffordDex的工做道理能够用进修弹钢琴来比方。第一阶段，系统通过察看大量人类手部活动数据来进修根基的手指技法，就像钢琴学生先要根基的手型和指法一样。这个阶段确保了机械人的动做看起来天然而文雅，避免了机械化的生硬感。研究团队利用了包含约2200小我类左手操做序列的OakiInk2数据集来锻炼这个根本策略。第二阶段则是进修乐曲表达，也就是针对分歧的物体学会恰当的抓取策略。这里的环节立异是负面功能朋分模块，它可以或许从动识别物体上不应当接触的区域。好比看到一把刀时，系统会从动将刀刃部门标识表记标帜为禁区，确保机械人只会抓住刀柄。这个过程就像教孩子认识标记一样，让机械人具备根基的平安常识。具体来说，这个负面功能模块的工做体例颇为巧妙。研究团队起首利用法式化纹理手艺为本来光秃秃的3D物体模子添加逼实的概况纹理，让视觉AI模子可以或许更好地舆解物体。然后从六个分歧角度衬着物体图像，建立全方位的视觉暗示。接下来，系统会扣问GPT-4V如许的大型视觉言语模子：这个物体的哪些部门不应当被触碰？获得描述后，再利用SAM朋分模子和CLIP视觉模子的组合来切确定位这些区域。整个锻炼过程采用了师生教授的策略。起首锻炼一个教员策略，这个教员可以或许拜候的完整消息，包罗物体的切确形态和。一旦教员学会了若何平安无效地抓取物体，系统就会将这些学问教授给学生策略，而学生只能依托摄像头供给的视觉消息来工做，这更接近实正在世界的使用场景。正在现实测试中，AffordDex展示出了令人印象深刻的机能。正在包含3165个分歧物体实例的UniDexGrasp数据集上，该系统正在已见物体上达到了89。2%的成功率，正在未见物体上达到了87。7%的成功率，以至正在全新类此外物体上也能达到85。2%的成功率。更主要的是，生成的抓取动做正在人类类似度评分上达到了8。6分（满分10分），而功能恰当性评分仅为4分（越低越好，暗示很少触碰不妥区域）。取现有的最先辈方式比拟，AffordDex正在多个环节目标上都取得了显著提拔。例如，比拟于UniDexGrasp++方式，新系统不只连结了附近的成功率，还将人类类似度评分从5。4提拔到8。6，将功能恰当性从28改善到4。这意味着机械人不只可以或许成功抓取物体，并且动做愈加天然，接触愈加合理。研究团队还进行了细致的消融尝试来验证各个组件的主要性。成果显示，若是移除人类轨迹仿照组件，虽然机械人仍能完成抓取使命，但动做会变得很是机械和不天然。若是去掉负面功能模块，机械人就可能做出的抓取行为，好比抓住刀子的刀刃或者触碰其他不合适的区域。而师生教授框架的缺失则会导致视觉策略的机能大幅下降，由于缺乏了无效的指点消息。出格值得留意的是，AffordDex框架具有很强的通用性。研究团队证了然他们的焦点模块能够轻松集成到其他现有的机械人抓取方式中，显著提拔这些方式的表示。好比将人类轨迹仿照模块和负面功能模块添加到UniDexGrasp++中，就能让本来的系统变得愈加人道化和平安。从手艺实现角度来看，整个系统正在NVIDIA RTX 4090 GPU上运转，利用IssacGym物理仿实进行锻炼。机械人手臂采器具有24个度的Shadow Hand，此中手腕有6个度，手指有18个勾当度。系统利用五个RGBD摄像头从分歧角度捕获场景消息，正在励函数设想方面，研究团队细心设想了多个互补的励信号。人类轨迹仿照阶段的励函数包罗手手印仿励和滑润度励，前者激励机械人精确人类手部环节点的，后者则赏罚过度用力的动做，促使系统学会节能高效的活动模式。功能进修阶段的励函数则愈加复杂，包罗抓取励、方针励、成功励和负面功能赏罚四个构成部门。抓取励按照机械人手部取物体核心的距离给出反馈，激励手部接近并连结取物体概况的接触。成功励正在物体成功达到方针区域时赐与额外加分。最环节的负面功能赏罚会正在机械人手指接近区域时赐与负分，无效防止不妥接触行为。系统的评估尺度也颠末了细心设想。除了保守的成功率目标外，研究团队还引入了人类类似度评分和功能恰当性评分两个立异目标。人类类似度评分通过让Gemini 2。5 Pro如许的大型言语模子阐发机械人抓取动做的视频序列来给出，评估动做轨迹、速度滑润度和关节协调性等方面的人类类似程度。功能恰当性评分则通过计较有几多手指远离了负面功能区域来量化，分数越低暗示抓取行为越平安合理。尝试成果不只正在数量上令人对劲，正在质量上也展示了系统的优胜性。从生成的抓取动做能够看出，AffordDex不只可以或许发生多样化的抓取姿势，还能一直识别出功能上合适的抓取，构成天然的手部姿势。无论是处置熟悉的物体仍是全新的物体类别，系统都能连结这种高质量的表示。研究团队还测试了系统正在分歧参数设置下的表示。他们发觉，滑润度励的权沉λsmooth设置为0。05时结果最佳，太小会导致动做不敷滑润，太大则可能影响抓取精度。手手印仿励的权沉λfinger正在0。8时表示最好，这个数值正在仿照精度和使命完成之间取得了优良均衡。负面功能赏罚的权沉也需要细心调理，太强的赏罚可能让机械人过于保守而不敢接近方针物体，太弱则无法无效不妥接触。值得强调的是，这项研究不只正在手艺层面取得了冲破，更正在适用性方面展示了庞大潜力。现正在的机械人抓取系统往往需要针对特定物体进行特地锻炼，而AffordDex供给了一个通用的处理方案，可以或许处置各类分歧外形、大小和功能的物体。这种通用性对于将来的家用机械人和工业机械人都具有主要意义。当然，这项研究也有其局限性。目前系统依赖于从六个固定角度衬着的图像来进行负面功能预测，这种方式可能无法捕捉几何布局复杂或具有深度凹陷的物体的所有功能相关部位。研究团队将来的工做能够采用基于体积的功能进修方式，利用现式3D暗示来降服视角特定遮挡的问题。虽然存正在这些局限，AffordDex仍然代表了机械人工致抓取范畴的一个主要前进。它成功地将人类活动的天然性取功能的平安性连系正在一路，为将来愈加智能和人道化的机械人系统奠基了根本。这项研究不只推进了学术界对机械人操做的理解，也为现实使用供给了切实可行的处理方案。说到底，让机械人学会像人类一样抓取物品，不只仅是一个手艺挑和，更是让机械人实正融入人类糊口的环节一步。AffordDex通过巧妙地连系仿照进修和平安，展现了一条通向愈加智能、天然和平安的机械人操做系统的道。跟着这类手艺的不竭成长和完美，我们有来由等候将来的机械人帮手可以或许以愈加文雅和平安的体例帮帮人类处置各类日常使命。A：AffordDex是由武汉大学、阿里达摩院等机构结合开辟的机械人工致抓取框架。它次要处理了两个问题：一是让机械人的抓取动做更像人类，避免机械生硬的动做；二是让机械人具备平安认识，晓得哪些部位不克不及触碰，好比不会抓住刀子的刀刃部门。A：这个功能就像教机械人识别标记一样。系统起首给3D物体添加纹理，然后从多个角度摄影，接着扣问GPT-4V哪些部门不应当接触，最初利用AI视觉模子切确定位这些区域。如许机械人就晓得该避开刀刃、锋利部门等不平安区域。A：正在测试中，AffordDex的抓取成功率跨越85%，人类类似度评分达到8。6分（满分10分），不外目前还正在研究阶段，次要用于尝试室。要实正使用抵家用机械人或工业机械人中，还需要进一步的工程化开辟和平安验证。