防止機器人的創新方法可以使人類敏捷性達到工業自動化

結果表明，根據薩里大學領導的一項研究，新的預防方法改善了機器人如何捕獲和處理脆弱，濕滑或不對稱的對象。 出版 v 自然情報創新領域可以為從生產到醫療保健的不同行業中更安全，更可靠的自動化鋪平道路。

在這項研究中，來自計算機科學和電子科學學院的研究人員薩里（Surrey）展示了他們的方法如何允許機器人預測物體何時可以實時滑動和適應其運動以防止其動作。

就像人們自然糾正自己的動作一樣，這種受啟發的生物學方法超出了麻木的傳統策略，使機器人可以更合理地移動並保持可靠的保留率，而無需壓縮。

“如果您想像自己攜帶的盤子開始滑倒，那麼大多數人不僅會更強壯 – 他們本能地調節了手的運動，放慢腳步，傾斜或移動其位置以從秋天中停止它。傳統上，機器人受到了越來越多的訓練，在離合器上受過訓練，這可能是無效的甚至對細膩的物體的效果，甚至對細膩的物體造成了損害。

“我們教我們的機器人接受一種更人性化的方法，感覺何時可以滑動並自動調節我們的運動以確保物體的安全。

機器人副教授Amir Esfakhani博士說：“從醫療保健領域的手術工具的處理和生產中的精緻細節，在對物流中的尷尬套件進行分類或幫助他們家中的人們之前，可以改變遊戲規則的未來自動化規則。”

這項研究與林肯大學，亞利桑那大學，韓國改進的科學技術研究所（KAIST）和劍橋的東芝歐洲研究實驗室合作，這項研究是第一個證明和定量確定人們和人物機器人的預防滑行軌蹟的效率。

結果表明，基於所研究的“觸覺前向模型”的預測控制系統使機器人可以預測對象何時滑倒，並不斷分析其計劃的運動。

研究人員還證明，該系統適用於未經培訓的對象和交通路線，強調了其在實際環境中有效概括的潛力。

Espahani說：“我們認為，我們的方法在各種工業和服務機器人應用中具有廣泛的潛力，我們的工作為吸引機器人吸引我們的日常生活的新機會。我們希望我們的結論能夠激發該領域的未來研究並推進機器人技術領域。”