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英国科学家开发突破性机器人技术，机器人可预测物体滑落并 调整

今日快讯 2025年10月26日 22:18 5 admin
英国科学家开发突破性机器人技术，机器人可预测物体滑落并 调整

英国萨里大学领导的国际研究团队开发出一种突破性的机器人防滑控制技术，使机器人能够像人类一样预测物体滑落并实时调整动作。这项发表在《自然·机器智能》期刊上的研究成果，可能彻底改变从制造业到医疗保健等各个行业的自动化水平，为机器人带来前所未有的灵巧性和安全性。

传统的机器人抓取策略主要依赖增强握力来防止物体滑落，但这种方法不仅效果有限，还可能损坏精密或脆弱的物品。新开发的生物启发式方法彻底摆脱了这一局限，通过模仿人类的直觉反应，让机器人学会在感知到物体可能滑落时自动调整运动轨迹，而不是简单地加大握力。

萨里大学计算机科学与电子工程学院的机器人学副教授阿米尔·埃斯法哈尼解释了这一技术的核心理念："想象你端着一个开始滑落的盘子，大多数人不会简单地用力抓紧，而是本能地调整手部动作——放慢速度、倾斜或重新定位以防止盘子掉落。传统上，机器人被训练为仅依赖握力，这对精细物品可能无效甚至有害。我们教会了机器人采用更类似人类的方法，感知物体何时可能滑落并自动调整动作以保持物体安全。"

触觉智能的技术突破

这项研究的核心创新在于开发了一个基于学习的"触觉前向模型"的预测控制系统。该系统能够让机器人预测物体何时可能滑落，并持续分析其计划的运动轨迹。这种预测能力使机器人能够在滑落实际发生之前就采取预防措施，大大提高了操作的可靠性和安全性。

研究团队与林肯大学、亚利桑那州立大学、韩国科学技术院以及东芝欧洲剑桥研究实验室合作，首次系统地演示和量化了轨迹调制在人类和机器人防滑方面的有效性。实验结果表明，这种方法在处理易碎、光滑或不对称物体时表现出色，显著优于传统的握力策略。

更令人印象深刻的是，研究人员证明该系统在处理未经训练的物体和运动路径时同样有效，这突出了其在现实世界环境中的泛化潜力。这种适应性对于工业应用至关重要，因为实际生产环境中的物体种类和操作条件往往变化多样。

英国科学家开发突破性机器人技术，机器人可预测物体滑落并 调整

主动防滑控制架构。来源：自然机器智能（2025）。DOI:10.1038/42256-025-01062-2

广泛的应用前景

这项技术的潜在应用范围极其广泛，几乎涵盖了所有需要精确操作的领域。在医疗保健行业，配备防滑技术的机器人可以更安全地处理手术器械，减少因操作失误导致的医疗事故风险。在制造业中，机器人可以更有效地组装精密部件，提高生产效率的同时降低产品损坏率。

物流行业也将从这项技术中受益匪浅。处理形状不规则或易滑落包裹一直是自动化分拣系统面临的挑战，新的防滑技术可以显著提高分拣准确性和包裹完整性。在家庭服务机器人领域，这种技术能够让机器人更安全地协助人们处理日常物品，从端茶送水到整理家务。

埃斯法哈尼教授强调："这可能是未来自动化的游戏规则改变者，从医疗保健中的手术器械处理、制造业中的精密部件组装，到物流中的异形包裹分拣或在家中协助人们的日常生活。"

仿生学与机器人技术的完美结合

这项研究的成功很大程度上归功于对人类行为的深入观察和模仿。人类在处理物体时展现出的直觉反应和适应性调整，为机器人技术的发展提供了宝贵的启示。通过分析人类如何预测和防止物体滑落，研究团队成功地将这些复杂的认知过程转化为可编程的算法。

这种仿生学方法代表了机器人技术发展的重要方向。与传统的基于规则的程序化控制不同，生物启发式方法能够让机器人表现出更自然、更智能的行为模式。这不仅提高了机器人的操作效果，还增强了人机交互的安全性和舒适度。

研究团队开发的触觉前向模型特别值得关注。这个模型能够基于当前的触觉感知信息预测未来可能发生的滑落情况，并相应地调整机器人的动作计划。这种预测能力模仿了人类大脑在处理复杂动作时的认知过程，代表了机器智能向人类智能的重要跨越。

技术挑战与未来展望

尽管这项技术取得了显著突破,但在实际应用中仍面临一些挑战。首先是计算复杂性问题——实时预测和轨迹调整需要强大的计算能力,这可能会增加系统成本和能耗。其次是传感器精度和可靠性的要求,准确的触觉感知是整个系统正常工作的基础。

此外,不同材料和表面特性的物体可能需要不同的处理策略,如何让系统快速适应各种新环境仍需要进一步研究。研究团队正在努力解决这些技术挑战,并计划扩大测试范围以验证技术的鲁棒性。

埃斯法哈尼教授表示:"我们相信我们的方法在各种工业和服务机器人应用中具有显著潜力,我们的工作为将机器人带入日常生活开辟了新机遇。我们希望我们的发现能够激发该领域的未来研究,进一步推进机器人技术的发展。"

随着人工智能和机器学习技术的不断进步,机器人的触觉智能和操作能力有望得到进一步提升。这项防滑技术的成功应用,标志着机器人正在向真正的类人化操作能力迈进,为实现更智能、更安全的自动化系统奠定了坚实基础。

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