為了使這種轉(zhuǎn)變成為可能，這些公司依賴于在裝配線上工作的人員。對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)，進(jìn)行這種轉(zhuǎn)變太具有挑戰(zhàn)性了，因?yàn)闄C(jī)器人與他們的日常任務(wù)息息相關(guān)。

從理論上講，如果可以為每項(xiàng)任務(wù)更換其抓手，機(jī)器人幾乎可以撿起任何東西。為了降低成本，這些夾具可以是被動(dòng)的，這意味著夾具可以在不改變形狀的情況下拾取物體，類(lèi)似于叉車(chē)上的鉗子的工作方式。

華盛頓大學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造了一種新工具，可以設(shè)計(jì)一個(gè)可3D打印的被動(dòng)抓手并計(jì)算拾取物體的最佳路徑。該團(tuán)隊(duì)在一套22個(gè)物體上測(cè)試了這個(gè)系統(tǒng)——包括一個(gè)3D打印的兔子、一個(gè)門(mén)擋形楔子、一個(gè)網(wǎng)球和一個(gè)鉆頭。設(shè)計(jì)的夾具和路徑成功用于20個(gè)物體。其中兩個(gè)是楔形和帶有彎曲鑰匙孔的金字塔形。這兩種形狀對(duì)于多種類(lèi)型的抓手來(lái)說(shuō)都具有挑戰(zhàn)性。

“我們?nèi)匀挥醚b配線生產(chǎn)我們的大部分產(chǎn)品，這確實(shí)很棒，但也非常嚴(yán)格。大流行向我們表明，我們需要有一種方法來(lái)輕松地重新利用這些生產(chǎn)線，”資深作者、華盛頓大學(xué)助理教授阿德里安娜舒爾茨說(shuō)在PaulG.Allen計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院。“我們的想法是為這些生產(chǎn)線創(chuàng)建定制工具。這為我們提供了一個(gè)非常簡(jiǎn)單的機(jī)器人，可以使用特定的夾具完成一項(xiàng)任務(wù)。然后當(dāng)我改變?nèi)蝿?wù)時(shí)，我只需更換夾具。”

被動(dòng)抓手無(wú)法調(diào)整以適應(yīng)它們正在拾取的物體，因此傳統(tǒng)上，物體的設(shè)計(jì)是為了匹配特定的抓手。

“世界上最成功的被動(dòng)夾持器是叉車(chē)上的夾鉗。但要權(quán)衡的是，叉車(chē)夾只適用于特定形狀，例如托盤(pán)，這意味著你想要抓取的任何東西都需要放在托盤(pán)上，”說(shuō)合著者JeffreyLipton，華盛頓大學(xué)機(jī)械工程助理教授。“我們?cè)谶@里說(shuō)‘好吧，我們不想預(yù)先定義被動(dòng)夾具的幾何形狀。’相反，我們想要獲取任何物體的幾何形狀并設(shè)計(jì)一個(gè)抓手。”

對(duì)于任何給定的物體，它的抓手看起來(lái)有很多可能性。此外，抓手的形狀與機(jī)械臂拾取物體的路徑有關(guān)。如果設(shè)計(jì)不正確，抓手可能會(huì)在抓取物體的途中撞到物體。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，研究人員提出了一些關(guān)鍵見(jiàn)解。

“抓手與物體接觸的點(diǎn)對(duì)于保持物體在抓握中的穩(wěn)定性至關(guān)重要。我們稱(chēng)這組點(diǎn)為‘抓握配置’，”主要作者M(jìn)ilinKodnongbua說(shuō)，他作為威斯康星大學(xué)本科生完成了這項(xiàng)研究在艾倫學(xué)校。“此外，夾具必須在這些給定點(diǎn)接觸物體，并且?jiàn)A具必須是連接接觸點(diǎn)和機(jī)器人手臂的單個(gè)固體物體。我們可以搜索滿足這些要求的插入軌跡。”

在設(shè)計(jì)新的抓手和軌跡時(shí)，團(tuán)隊(duì)首先向計(jì)算機(jī)提供物體的3D模型及其在空間中的方向——例如，它將如何呈現(xiàn)在傳送帶上。

“首先，我們的算法生成可能的抓取配置，并根據(jù)穩(wěn)定性和其他一些指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行排名，”Kodnongbua說(shuō)。“然后它采用最佳選擇并共同優(yōu)化以查找插入軌跡是否可能。如果找不到，則轉(zhuǎn)到列表中的下一個(gè)抓取配置并嘗試再次進(jìn)行共同優(yōu)化。”

一旦計(jì)算機(jī)找到了良好的匹配，它就會(huì)輸出兩組指令：一組用于3D打印機(jī)創(chuàng)建夾具，另一組用于打印并連接夾具后的機(jī)械臂軌跡。

該團(tuán)隊(duì)選擇了多種對(duì)象來(lái)測(cè)試該方法的威力，其中包括來(lái)自一組對(duì)象的一些對(duì)象，這些對(duì)象是測(cè)試機(jī)器人執(zhí)行操作任務(wù)能力的標(biāo)準(zhǔn)。

“我們還設(shè)計(jì)了對(duì)傳統(tǒng)抓取機(jī)器人具有挑戰(zhàn)性的物體，例如具有非常淺角度的物體或具有內(nèi)部抓取的物體-你必須通過(guò)插入鑰匙來(lái)拾取它們，”共同作者IanGood說(shuō)，威斯康星大學(xué)機(jī)械工程系博士生。

研究人員對(duì)22種形狀的10次測(cè)試拾音器進(jìn)行了測(cè)試。對(duì)于16種形狀，所有10次拾取都成功。雖然大多數(shù)形狀至少有一個(gè)成功拾取，但有兩個(gè)沒(méi)有。這些故障是由提供給計(jì)算機(jī)的對(duì)象的3D模型問(wèn)題引起的。對(duì)于一個(gè)碗——模型將碗的側(cè)面描述為比實(shí)際更薄。另一方面——一個(gè)看起來(lái)像一個(gè)帶有蛋形把手的杯子的物體——模型沒(méi)有正確的方向。

該算法為類(lèi)似形狀的物體開(kāi)發(fā)了相同的抓取策略，即使沒(méi)有任何人工干預(yù)。研究人員希望這意味著他們將能夠創(chuàng)建可以拾取一類(lèi)物體的被動(dòng)抓手，而不必為每個(gè)物體配備一個(gè)獨(dú)特的抓手。

這種方法的一個(gè)限制是被動(dòng)抓手不能設(shè)計(jì)為拾取所有物體。雖然拾取寬度不同或邊緣突出的物體更容易，但如果沒(méi)有任何移動(dòng)部件，則很難抓住具有均勻光滑表面的物體，例如水瓶或盒子。

盡管如此，研究人員還是很高興看到該算法做得很好，尤其是對(duì)于一些更困難的形狀，例如頂部有鎖孔的柱子。

“我們的算法為此提出的路徑是快速加速到它真正接近物體的位置。看起來(lái)它會(huì)撞到物體上，我想，“哦，不。如果我們沒(méi)有正確校準(zhǔn)它怎么辦?'”Good說(shuō)。“然后它當(dāng)然會(huì)變得非常接近，然后完美地拾起它。這是一個(gè)令人敬畏的時(shí)刻，一個(gè)極端的情感過(guò)山車(chē)。”

在艾倫學(xué)院攻讀碩士學(xué)位的余樓也是該論文的合著者。