在自动化、人工智能和人机交互的推动下,机器人和遥操作领域正在快速发展,随着各行业越来越多的使用遥操作机器人系统来提供更高的任务完成精度、安全性和远程可访问性任务,了解该技术的当前状态、发展轨迹、及其面临的挑战变得更加重要。本文将主要介绍Shadow灵巧手在机器人遥操作领域目前的应用状态以及未来应用方向。
机器人硬件现状
近年来,遥操作机器人技术在科研领域取得了长足的进步。欧洲各国国防部门在具有挑战性的环境中使用遥操作技术控制机器人方面也有着非常多的应用案例。在遥操作中很多操作和映射都有严格的要求,并且在一些需要高精度操作的应用中需要涉及到力反馈技术。例如在欧洲粒子物理研究所的一项遥操作应用中就使用到了触觉反馈和力反馈技术,以通过位于机器人手部的传感器为操作员提供任务中更具价值的操作信息。这最终有助于促进欧洲粒子物理研究所任务的成功。
遥操作技术同样还被应用于航空航天领域中,在国际空间站中应用遥操作技术的机械臂可在太空环境中长时间稳定工作,宇航员能够通过空间站中的力反馈设备遥操作位于空间站外部的机械臂完成例如维修、空间探测、卫星对接等各项精密任务,在服役超过5年后,该力反馈机械臂被带回地球,且能继续完美工作。
处理延迟
延迟问题与远程遥操作密切相关。处理网络环境中的延迟,可以容纳和容忍多少延迟,以及用于管理延迟的工具——这些方面都是遥操作环境中需要考虑的重要部分,光纤、有限通信和高级蜂窝网络的使用都可以有效的消除延迟问题,或者将其降低到可接受的范围。
立体视频流是一种改变游戏规则的方式,它可以从多角度实时沉浸式的观察机械手在工作时的状态并能够帮助其实现更为精准的遥操作应用。例如检查和维护任务。此外通过数据压缩,延迟问题也能够得到解决。
带宽是另一个考虑因素,由于5G网络的快速发展,在更高带宽下遥操作的延迟可以大幅降低,但在一些行业中低带宽环境无法避免,立体视频流技术的应用能够有效缩减对于带宽的需求。
OpenAI应用案例
OpenAI的研究人员想要使用他们的机器人系统DACTYL探索模拟机器学习相关应用,他们为了在现实世界中测试一些类似人类的操作策略需要使用一款能够模拟人类真实动作的机械手。该机械手需支持反复试验任务。在经过多次参考后他们最终选择使用Shadow机械手执行该项目。
Shadow灵巧手拥有24个自由度,位于指尖的传感器支持触觉反馈与力反馈遥操作应用,这使其能够精确模拟人类手部各种复杂运动且能够为操作员提供各种精细的触觉反馈。
OpenAI创造的DACTYL操作系统可实现使用Shadow灵巧手操纵物体。例如在Shadow手掌上放置一块积木或一块棱镜,然后通过语音命令DACTYL操作Shadow灵巧手将其重新转向不同的方向。通过立体视频系统和灵巧手的配合,DACTYL在没有任何人类输入的情况下,实现对象重定向任务。在该训练阶段后学习到该策略的Shadow灵巧手能够自主完成该任务且不需要任何微调。
未来方向
随着机器人遥操作技术和AI技术的快速发展,我们有理由相信未来遥操作将不再需要人为操作干预,并拥有更高的操作精度。可重复性机器训练有助于推动机器人在拟人动作与高精度操作中的进一步升级。未来人类只需发布命令机器人即可完成相应操作且操作精度比人类操作更高、工作效率也将大幅提升。
关于爱迪斯通
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