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機器人非常擅長快速移動、重複步驟、執行會讓你我疲倦的任務。但要求機器人撿起易碎物品。它的形狀很奇怪，或者與它拾起的最後一塊略有不同，事情很快就會變得有點複雜。
這就是 ABB Robotics 和 PSYONIC 之間新的合作關係發揮作用的地方。 ABB Robotics 正在與加州仿生學公司 PSYONIC 合作。探索來自人體義肢設備的真實觸摸和運動數據是否可以幫助訓練機器人手臂。
換句話說，仿生手可以幫助人們握住工具。撿起易碎物體或即時調整壓力可以幫助教導機器人更好地完成這些任務。
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軟體機器人臂帶為假手用戶提供自然控制
心靈能力手可以收集觸摸資訊。使用真實的人體義肢裝置來測量運動和黏附強度。 （ABB機器人）
如何將仿生手教給機器人？
此次合作圍繞著 PSYONIC 的手部功能和 ABB 的 GoFa 協作機器人。手部功能最初是為用於義肢而開發的。有許多不同的手指關節連接方式。壓力感測器對振動的反應和靈活的機制使其能夠適應不尋常的物體。這個組合很重要，因為人的抓握不是一個固定的動作。拿咖啡杯的方式與拿螺絲起子的方式不同。處理雞蛋的方式與處理手機的方式不同。我們大多數人都會不假思索地這樣做。
對於 Android 來說，直覺的調整很困難，ABB 和 PSYONIC 希望探索手部功能中的運動、觸摸和抓握數據如何幫助訓練機器人處理易碎、不規則或不可預測的物體。 ABB 的 GoFa 協作機器人將這一點帶入工業方程式。它提供以受控方式測試這些運動所需的精確度和可重複性。結果可能是一個可以從真實的人類操作資料中學習的機械手臂。然後將這些資訊用於工廠和倉庫的工作。
為什麼機器人的抓地力會有這麼大的問題？
工業機器人可以以驚人的速度進行提升、移動、焊接、分類和組裝。然而，許多人在工作涉及敏感觸摸時仍然會遇到問題。想像一下機器人拾取軟包裝。在傳送帶上輕微移動的醫療組件或零件 壓力過大可能會損壞物品。壓力太小可能會導致機器人跌倒。角度最輕微的變化都可能導致整個過程失敗。
殺手機器人向職場學習，即將抵達廠區
這就是為什麼抓地力和可操作性仍然是自動化領域的關鍵挑戰。 ABB 將此稱為自主多功能機器人 (AVR) 的基石，這是一種能夠在不斷變化的環境中精確感知、推理、移動和操縱物體的機器人的願景。
ABB機器人公司總裁馬克·塞古拉(Marc Segura)這樣說道：人類的專業知識仍然被稱為“工業規模機器人中最難複製的事情之一”，他表示與PSYONIC的合作可以幫助“縮小人類和機器人靈巧性之間長期存在的差距”。這一差距正是這項技術真正能夠發揮作用的地方。
是什麼讓心靈能力之手與眾不同？
心靈能力手是為了幫助人們而創造的。使用肌電控制。觸摸檢測和機構滿足輕量化設計要求。感測器可以檢測抓取過程中的壓力。而振動回饋可以幫助與使用手柄的人進行交流。同樣的感測能力對於機器人來說可能很有價值。
人工智慧幫助癱瘓者透過大腦訊號控制機器人手臂
PSYONIC 表示，這只有能力的手可以收集有關運動、觸覺和握力的詳細資訊。當人們在真實情況下使用那隻手時，它將能夠創建比實驗室中的機器人演示更自然的數據集。
ABB 的 GoFa 協作機器人被用來測試仿生手資料如何幫助機器人處理易碎和不尋常的物體。 （ABB機器人）
PSYONIC 創辦人兼執行長 Aadeel Akhtar 博士將敏捷管理稱為「數據挑戰與硬體挑戰一樣具有挑戰性」。這句話真正觸及了問題的核心。更好的機器人手很重要這些手背後的訓練數據可能決定它們在實際工作場所中的有用程度。
可以先顯示仿生手資訊。
ABB 和 PSYONIC 表示這項工作可以應用於車輛。航空航天、包裝、物流和生命科學 這是有道理的。在這些行業中，機器人已經發揮了重要作用。但微妙或多變的處理可能會減慢速度。具有更好可調手把的機器人可以幫助處理易碎零件。形狀異常的產品 軟包裝或可能對身體造成損害的重複性工作
人形機器人負責自動化工廠的品質檢查和組裝。
國際機器人聯合會也指出了數位整合和先進牽引力。減少高達 30% 的工程時間對公司來說非常重要。這是因為自動化通常由於設定、調整和自訂工程而滯後。如果觸覺機器人手可以減少部分工作，公司就可以更快、更靈活地部署機器人。
經過觸摸訓練的機器人如何改變工廠運營
這也有充滿希望的一面。處理重複性挑戰性任務的機器人或根據人體工學，它可以減輕人們的壓力。這可能意味著更少的工人必須整天進行同樣痛苦的操作。然而，還有一個關於勞動力的更大問題。能力較強的機器人能夠處理那些曾經看似變化太大而無法自動化的任務。這可能會影響公司未來招募、培訓和分配工作的方式。
這項技術最有用的版本將幫助人們，而不是簡單地取代他們。例如，機器人可以處理重複性的抓取任務。而從業人員則注重監督。品質檢驗 機器設定和需要較高技能的工作
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庫爾特的要點
ABB Robotics 和 PSYONIC 正在採取不同的方法來解決機器人最棘手的問題之一：觸摸。他們希望使用人們已經使用的仿生手的真實運動和抓握數據，而不是僅在實驗室中訓練機器人。這可能有助於機器人更好地執行敏感且多變的任務。這通常很難透過自動化來完成。它還可以推動工業機器人在更多環境中與人類安全且有效率地合作。但人性的一面不該迷失在興奮之中。如果機器人要從人類的觸摸中學習，公司就需要清楚它們對數據的使用。工作影響和安全測試
這種合作可以幫助機器人在工廠、倉庫和其他工作場所發揮更大作用。精確夾緊很重要的地方 （ABB機器人）
知道工作場所機器人是使用真實的人類觸摸資料進行訓練的，您是否感到放心？為什麼？請透過 support@robots.com 寫信告知我們。 CyberGuy.com
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