4 月 11 日消息，一直以來，類人型機器人的研發(fā)，都是朝著復(fù)現(xiàn)人類的行為，繼而輔助人類生活的方向發(fā)展著。近日，來自英國以及日本的相關(guān)研究人員，對外釋放了一些全新的技術(shù)，這些技術(shù)能夠讓機器人擁有“和人類一樣的觸覺”，并且可以令機器人從事諸如“幫助人類穿衣服、剝香蕉”等這樣更加精細的操作。

　　▲ “人工指尖”正在觸摸球類玩具

　　在這些技術(shù)中，有利用“人工神經(jīng)元”對機器人進行反復(fù)訓(xùn)練的成果，也有“人造指尖”這樣新元件加持下的全新突破。這些技術(shù)的真正鋪開應(yīng)用，將會給工業(yè)制造、醫(yī)療以及勞動力短缺等問題帶來新的解決方案。

　　一、3D 打印“人造指尖”，賦予機器人比肩真人的觸覺

　　接觸是人類感知世界的最直接方式，“觸覺”是人體神經(jīng)系統(tǒng)中的重要組成部分，它在人類之間的情感互動中起著重要作用。皮膚和皮膚下覆蓋的神經(jīng)則是將“感覺”傳達給大腦的橋梁。觸覺幫助人類分辨物體，最后大腦控制雙手，選擇拿捏它們的力道。但是對于金屬和電路組成的機器人來說，如何才能在它們身上復(fù)現(xiàn)人類的“觸覺”呢？

　　英國布里斯托大學(xué)的研究人員給出了解決方案 ——TacTip（人造指尖），也稱“光觸覺傳感器”。倫敦大學(xué)研究“觸摸行為”的 Mandayam Srinivasan 稱 TacTip 為：“自然觸摸和人工觸摸的近距離接觸，這是改進機器人‘觸摸方案’的必要步驟?！?/p>

　　▲ 裝備了 TacTip 的機器人成功拿起千紙鶴

　　TacTip 原型機的誕生最早可以追溯到 2009 年，當(dāng)時布里斯托大學(xué)的研究人員以人類皮膚為靈感，手工組裝出了第一個“人造指尖”。但是受制于當(dāng)時的技術(shù)，第一個“人造指尖”并不像真人手指一般纖細，它足足有罐裝汽水一般大小。而后隨著 3D 打印技術(shù)的飛速發(fā)展，終于在 2018 年，研發(fā)團隊依托于 3D 打印技術(shù)，將“人造指尖”的體積壓縮到了成人大腳趾的大小。

　　同時得益于 3D 打印技術(shù)能夠為“人造指尖”創(chuàng)造類似于人類皮膚的多層結(jié)構(gòu)，研發(fā)團隊近期已經(jīng)將“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”集成到了“人造指尖”中。至此，“完全體”的 TacTip 正式落地。

　　長期以來，工程師們一直試圖讓機器人像人一樣靈巧，配備“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”縱然是解決方案之一，但是來自倫敦大學(xué)的觸摸研究員 Mandayam Srinivasan 卻表示：“目前機器人的觸摸結(jié)果反饋仍然遠遠低于人類。”不過 TacTip 的研發(fā)團隊似乎找出了更為理想的解決方案，那就是“人類觸覺”和“機器反應(yīng)”的相通點 —— 信號。

　　當(dāng)人類的指尖皮膚與物體接觸時，遍布皮膚的神經(jīng)末梢通過突觸的變形向大腦傳遞“摸到東西”的指令，之后神經(jīng)會向大腦發(fā)送“快和慢”兩種信號，“快速”信號來幫助我們避免物品掉落，“滯后”的信號則用來傳達物體的形狀。相信大家已經(jīng)快要看出個大概了，觸覺反饋到大腦是以神經(jīng)信號的方式，指令反饋到機器人是以數(shù)字信號的方式，兩者的形式都是“信號”，如果能精確的用數(shù)字信號模擬神經(jīng)信號傳輸給機器人，那么或許就能讓機器人擁有比肩真人的觸覺。TacTip 的原理正式如此。

　　首先為了能夠讓信號模擬的“精確”，研發(fā)團隊為 TacTip 制作了像人類皮膚一樣的“橡膠表層”，在“橡膠表層”之下安裝了一套類似于人類神經(jīng)突觸的針狀凸起陣列，這些凸起陣列模擬了人類皮膚的中間表皮脊。組成這些陣列的“觸角”堅韌又富有彈性，當(dāng) TacTip 開始進行“觸摸”動作時，接觸到物體表面的陣列會開始彎曲，通過彎曲的速度來產(chǎn)生人類觸覺中的“快信號”，避免 TacTip 拿不穩(wěn)物品。

　　▲ TacTip 的工作原理

　　其次，在這套“陣列”的下方，TacTip 的研發(fā)團隊還為其安裝了一個攝像頭，用來監(jiān)測“凸起陣列”的彎曲程度，這些攝像頭記錄下的“彎曲程度”會轉(zhuǎn)化為人類觸覺中的“慢信號”，來讓 TacTip 來判斷出它“拿到了什么東西”。

　　這套原理被來自芝加哥大學(xué)，研究觸摸神經(jīng)元基礎(chǔ)的神經(jīng)科學(xué)家 Sliman Bensmaia 所認可，他認為：人類多數(shù)的觸覺都是源于皮膚力學(xué)，TacTip 的結(jié)構(gòu)和方法恰好符合這一規(guī)律。

　　當(dāng) TacTip 正式完成之后，研發(fā)團隊中來自布里斯托爾大學(xué)的工程師 Nathan Lepora 及其同事開始對 TacTip 進行了首次測試，觸摸得物品為“燈芯絨狀材料”，因為這種材料的表面紋理錯落有致、觸感多變，同時這次測試，將會以真人觸覺的神經(jīng)元信號為參考樣本來評判出最后的結(jié)果。

　　令人欣喜的是，TacTip 的測試首秀結(jié)果非常出色，根據(jù)其研發(fā)團隊在 4 月 5 日于《皇家學(xué)會雜志: 界面》（Journal of the Royal Society Interface）上發(fā)布的結(jié)果，TacTip 能夠和真人一樣精確地分辨出“燈芯絨狀材料”的凸起變化，以及紋理之間的縫隙，其輸出得神經(jīng)元信號和真人接觸“燈芯絨狀材料”時輸出得神經(jīng)元信號高度匹配。

　　▲ TacTip 反饋觸摸神經(jīng)元信息原理圖

　　不過 TacTip 的不足之處也隨之表現(xiàn)了出來 —— 它并不如真人的指尖皮膚那樣敏感。簡單來說，人類的指尖皮膚可以感覺到類似鉛筆芯寬窄的縫隙，但是想要被 TacTip“觸摸”到，需要將這種間隙提高兩倍。研發(fā)工程師 Nathan Lepora 認為，只要團隊能夠開發(fā)出更薄，集成更多“凸起陣列”的橡膠表層，隨著“凸起陣列”密度地增加，TacTip 的靈敏度將會進一步提高。

　　于是在第二次測試開始前，研發(fā)團隊不僅為 TacTip 增添了更多的“凸起陣列”，同時在之前的結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上新增了麥克風(fēng)。麥克風(fēng)的加入是為了用于收集“凸起陣列”在接觸到物體表面時，由于摩擦而產(chǎn)生的聲音信息，以此來模擬人類深層皮膚中另一組感知“振動”的神經(jīng)末梢，這讓 TacTip 擁有了和人類一樣能夠感受物體表面粗糙程度的能力。

　　“增強版”的 TacTip 就這樣迎來了“增強版”的第二次測試，在這次測試中，測試人員加大了難度，他們嘗試讓 TacTip 分辨 13 種不同的紡織面料。當(dāng)然最后的結(jié)果依然沒有令人失望，在攝像頭和麥克風(fēng)的雙重加持下，TacTip 輸出得神經(jīng)元信號依然比肩真人觸摸時輸出得神經(jīng)元信號結(jié)果。

　　TacTip 的表現(xiàn)，令科奇大學(xué)從事可穿戴傳感器工作的機械工程師 Levent Beker 發(fā)出了“機械手終于可以感人類手指所感”的贊嘆。此前大力支持 TacTip 原理的 Bensmaia 在看到實際的測試結(jié)果后更是對其贊不絕口，他覺得，迄今為止沒有其他人采取過像 TacTip 一樣有趣的方式來讓機器人獲得“觸感”，這非常酷。同時 Bensmaia 認為，可變形的 TacTip 可以直接套在機器人的機械手指或者腳趾上，幫助機器人檢測、拾取和操縱物體。

　　針對這樣的設(shè)想，TacTip 研發(fā)團隊的 Leporar 表示：“確實，如今的‘機器手’必須依靠機械臂和精確的編程才能完成工作，它們很難抓住細小而堅硬的物品，例如牙刷和鋼筆。而 TacTip 可以不依靠編程，就能讓機器人或者機械假肢處理各種形狀和大小的物體?！?/p>

　　同時針對未來 TacTip 的體積，Leporar 也表示，隨著 3D 打印技術(shù)的推進，以及攝像頭和麥克風(fēng)元器件體積的縮小，TacTip 也會進一步變得小巧精致，更加接近“人類指尖”的面積，同時更小巧的體積能讓 TacTip 檢測到更加精細的紋理。

　　面對 Lepora 的自信，Bensmaia 卻持保守意見，他覺得歸根到底，TacTip 模擬出的觸覺神經(jīng)信號和真人指尖的信號并不完全相同，因為真實皮膚的信號反饋更強烈?！八皇菬o限接近于真實的皮膚?！盉ensmaia 認為。并且對于未來 TacTip 能變得“有多小”？他也表示難以預(yù)計。

　　但不管怎么說，TacTip 的成功是令人欣喜的，可以想象，它不僅能讓機器人擁有“觸覺”，為它們帶來主動感知和分辨周遭物體的能力，同時還令機器人擺脫了固定編程指令的束縛，賦予它們主動去更改相應(yīng)動作（例如抓取事物力度）的能力，讓機器人本身的動作更加“細膩”。

　　應(yīng)用在機械假肢領(lǐng)域，TacTip 可以復(fù)現(xiàn)“指尖的觸感”，重新打通大腦和神經(jīng)末梢的信息傳遞通道，令殘疾人重新獲得“完整的”觸摸事物的能力?？的螤柎髮W(xué)的材料科學(xué)家羅伯特?謝潑德表示，從根本上講，TacTip 這項研究有助于學(xué)者們弄清楚“觸摸”在人類神經(jīng)中的工作原理，他認為 TacTip 的創(chuàng)作團隊已經(jīng)基本認清了神經(jīng)末梢向大腦反饋“觸感”的原理思路，所以能夠讓裝備了 TacTip 的起重機“輕輕”地拿起紙飛機而不破壞它。對于其他人來說，TacTip 是值得學(xué)習(xí)和了解的存在。

　　二、幫人穿衣，代剝香蕉，動作越小越顯細膩

　　和“人工指尖”一同釋出的還有“機器人成功輔助醫(yī)療人體模型穿衣”，與“日本機器人可以剝出完整香蕉”的相關(guān)技術(shù)成果。

　　“機器人成功輔助醫(yī)療人體模型穿衣”的成果由 Fan Zhang 和 Yiannis Demiris 聯(lián)手發(fā)布在《science》網(wǎng)站上。他們通過在醫(yī)療人體模型上進行實驗，成功讓機器人完成了“從衣架上取下衣服”，到“在病床上找到病人”，最后“展開衣服、抬起人體模型的手臂最終為模型完成穿衣”的一整套自動化過程。

　　這項實驗的成功，意味著那些諸如高位截癱等失去了上肢行動能力的患者，可以通過機器人的幫助來成功地進行穿衣操作，對于患者家屬來說，將大大節(jié)省照顧病人的人力成本。

　　而據(jù)研發(fā)團隊透露，為了實現(xiàn)讓機器人輔助人類穿衣的流程，他們在研發(fā)過程中不得不面對和解決兩大挑戰(zhàn)。首先，就是要讓機器人把衣服從“掛”在衣架上的不可穿狀態(tài)，轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭　毕乱路目芍b狀態(tài)；其次，就是要讓“為病人穿衣服”這一動作，從“模擬指令”轉(zhuǎn)變?yōu)椤皺C械動作”。

　　針對第一個問題，該研發(fā)團隊選擇了一種合理的“預(yù)抓握”操作方案來解決。他們在讓機器人進行“取衣服”的動作之前，先讓機器人“自己”和衣架之間進行距離測量，進而讓機器人提前了解自己和衣架之間的距離，由此來解決“距離不固定”的問題。而針對第二個問題，研發(fā)團隊為機器人的場景模擬器引入了“服裝物理學(xué)”的相關(guān)算法，通過和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的對比，形成對真實服裝的觀察，測量其物理的相似性，以此來修正模擬器可能會產(chǎn)生的誤差。

　　目前采用這項技術(shù)的雙臂機器人，其穿衣成功率已經(jīng)超過 90%。設(shè)想一下，當(dāng)這項技術(shù)繼續(xù)推進，雙臂機器人除了穿衣還能夠進行喂飯、蓋被子，遞取東西等操作時，那么對于醫(yī)療領(lǐng)域的幫助將會不可限量。

　　最后再來看看東京大學(xué)的研究人員成功讓雙臂機器人剝出完整香蕉這件事。想必大家都清楚，人類幅度越小的動作，機器人復(fù)現(xiàn)的難度越高，對于機械結(jié)構(gòu)的精密程度要求也越高，無論是角度、力道等，都是對機械臂編程操作的一大考驗。

　　路透社發(fā)布信息稱，東京大學(xué)信息學(xué)院的 ISI 實驗室日前發(fā)布了一則視頻，視頻中所展示的雙臂機器人可以在大約三分鐘的時間內(nèi)完整的剝掉一根香蕉的香蕉皮而不傷害果肉。雖然成功率只有 57%，但是對于機器人進行“精密操作”的研究無疑意義重大。

　　該研發(fā)團隊的成員 Heecheol Kim、Yoshiyuki Ohmura 和 Yasuo Kuniyoshi 采用了“深度模擬學(xué)習(xí)”的方法去訓(xùn)練機器人，他們演示了數(shù)百次剝香蕉的動作，以生成足夠的數(shù)據(jù)，來讓機器人進行重復(fù)的學(xué)習(xí)，最終經(jīng)過 13 個小時的訓(xùn)練后，機器人成功完成了“剝香蕉”的動作。

　　▲ 雙臂機器人拿起香蕉并剝皮而不壓扁里面的水果

　　在通過這種方法訓(xùn)練機器人學(xué)習(xí)更多能力的同時，團隊中的 Kuniyoshi 認為，他們的這種訓(xùn)練方式能夠有效的讓機器人去學(xué)習(xí)更多精細的人類動作，例如重復(fù)的流水線工作，并以此來解決日本勞動力短缺的問題。

　　可以說，無論是穿衣還是剝香蕉，如今機器人能夠完成的工作變得更加精細和復(fù)雜，與之對應(yīng)的是機器人在我們生活中的應(yīng)用場景也在不斷增加。從照顧病人輻射到解決整個醫(yī)療行業(yè)的問題，從代替工人輻射到解決整個社會的生產(chǎn)力問題，這些技術(shù)的成功在未來很有可能會推動社會的進程。成功讓機器人完成觸摸、穿衣和剝香蕉這些動作，也是技術(shù)積累的外在表現(xiàn)。

　　結(jié)語：強化學(xué)習(xí)成關(guān)鍵，“仿人”機器人技術(shù)迎來新突破

　　從上文中其實不難看出，反復(fù)的強化訓(xùn)練依然是目前機器人學(xué)習(xí)的主要途徑，但是像“人造指尖”這種人體仿生學(xué)技術(shù)的加入，又為機器人的學(xué)習(xí)提供了全新的方式。很顯然，“人造指尖”是目前機器人行業(yè)內(nèi)獨樹一幟的存在，但是相對的，和傳統(tǒng)的“模擬訓(xùn)練”相比，“人造指尖”的機械結(jié)構(gòu)要更精密，產(chǎn)品本身涉及的技術(shù)也更多更復(fù)雜。

　　機器人不應(yīng)該只是指令的載體，它更應(yīng)該擁有和人腦比肩的智能，具備學(xué)習(xí)能力，懂得問題分析并可以執(zhí)行精密的操作?！叭嗽熘讣狻?、輔助穿衣和剝香蕉這三項技術(shù)的成功恰好對應(yīng)了上述的三個條件，并且從側(cè)面也反應(yīng)了人工智能技術(shù)的推進。對行業(yè)來說，今后機器人的訓(xùn)練方式，很可能會從原來“機械式地模仿”，變成通過傳感器加持下的“主動學(xué)習(xí)”，一旦發(fā)生這樣的改變，那機器人學(xué)習(xí)人類的進程將會大大加快。