真·人机合一!MIT推出人形机器人“爱马仕”,远程遥控操作救援

MIT研发Hermes人形机器人:远程遥控,助力救援行动
麻省理工学院推出了人形机器人Hermes,通过遥控操作可在危险环境中执行搜索和营救任务。研究人员旨在解决机器人在复杂环境中的适应性问题,通过人机融合技术,结合人类的多功能性和感知力,增强机器人的稳定性和灵活性。Hermes机器人具有强大的力量和耐力,能进行重型操纵,未来有望成为救援现场的重要工具。

大数据文摘出品

编译:王缘缘、李雷、宋欣仪


你是不是也做过机动战士高达梦,幻想过将人类意识植入机器?


麻省理工学院近日推出了人形机器人Hermes,它可以通过遥控操作实现灵活移动。


研究人员希望它可以代替人类去执行搜索和营救任务。在面对极度危险的环境时,操纵者可以通过头戴显示器以第一人称视角进行操作。


悲剧敲响的警钟:救援机器人的重要性


2011年日本大地震和海啸造成的福岛第一核电站的灾难为我们敲响了警钟。在灾难中,高危辐射阻止了工人采取紧急措施,他们甚至无法操作压力阀。这个任务其实交给机器人完成是最适合的,但在当时日本或世界的其他地方都没有能力使之变成现实。


福岛灾难让机器人学社区的许多人意识到,救援机器人需要从实验室走到世界各地。


此后,救援机器人开始不断取得重大进展。世界各地的研究小组已经展示了可以行驶在碎石中的无人地面车辆,可以挤过狭窄间隙的机器人蛇,以及在天上绘制站点的无人机。研究人员还在建造仿生机器人,可以测量损坏情况并执行关键任务,例如使用仪表盘或运输急救设备。


尽管取得了进步,但是打造跟应急工作人员具备一样运动和决策能力的机器人仍然是一个挑战。推开沉重的门,卸下灭火器,以及其他简单但艰巨的工作需要的一定的协调能力,还没有能制造出掌握这种能力的机器人。


把人脑放在机器里面


理想的救援机器人应该是灵活而自主性很强的。比如能够自主进入燃烧的建筑物中找到受害者,或者在受损的工业设施中找到需要关闭的阀门。


但是灾难现场是不可预测的,行走在这些复杂的环境中需要高度的适应性,而目前的救援机器人还无法做到。如果自主机

人形机器人技术的发展范式可以被归纳为从基础研究到应用落地的逐步演进过程,其核心在于将仿生学、人工智能、机器人控制等多学科知识融合,以实现更高级别的智能化与自主化。这一范式通常包括以下几个阶段: - **基础理论研究**:早期的人形机器人开发主要集中在基础理论的研究上,如运动学、动力学模型的建立,以及如何让机器人模仿人类的基本动作。这些研究为人形机器人的后续发展奠定了坚实的理论基础。 - **硬件设计与制造**:随着理论研究的深入,研究人员开始关注如何将这些理论转化为实际的机器人系统。这涉及到机器人的机械结构设计、传感器的选择与集成、驱动系统的开发等多个方面。特别是仿生设计的应用,使得人形机器人在外形和功能上更加接近人类,提高了它们在特定环境下的适应性和灵活性。 - **智能算法开发**:为了让人形机器人具备更高的自主性和智能水平,研究者们不断探索新的算法和技术,比如深度学习、强化学习等,来提升机器人的感知能力、决策能力和执行任务的能力。这些算法不仅帮助机器人更好地理解周围环境,还能使它们根据环境变化做出快速反应。 - **系统集成与优化**:当硬件和软件部分都达到一定成熟度后,下一步就是将它们有效地结合起来,形成一个完整的系统。这个过程中需要解决的问题包括但不限于多传感器数据融合、实时控制策略的设计、能耗管理等。此外,为了提高系统的可靠性和稳定性,还需要进行大量的测试和优化工作。 - **应用场景拓展**:最后,随着技术的进步,人形机器人的应用场景也在不断扩大,从最初的实验室研究扩展到了工业生产、医疗护理、教育娱乐等多个领域。每个应用场景都对机器人提出了不同的要求,这也反过来促进了技术的进一步发展。 关键技术方面,人形机器人主要依赖于以下几项核心技术: - **人工智能**:AI技术为人形机器人提供了“大脑”,使其能够处理复杂的信息并作出合理的判断。深度学习和强化学习等先进算法的应用,极大地增强了机器人的学习能力和适应性。 - **机器人控制**:高效的控制算法是确保人形机器人稳定运行的关键。MIT跌落自恢复算法就是一个很好的例子,它通过触觉优先的控制逻辑与硬件-算法协同设计理念,为人形机器人动态稳定性设立了新标准。 - **仿生设计**:通过对生物体结构和功能的研究,科学家们能够设计出更加灵活、高效的机器人。这种设计理念不仅限于外观上的相似,更重要的是功能上的逼近,使人形机器人能够在多种环境中执行任务。 综上所述,人形机器人技术的发展是一个多学科交叉融合的过程,涉及众多关键技术领域的创新与发展。未来几年内,随着相关技术的持续进步,尤其是强化学习框架的优化与开源生态的成熟,人形机器人有望在复杂动态环境中逼近生物级恢复能力,最终实现“无监护自主作业”的终极目标[^2]。 ```python # 示例代码:一个简单的强化学习框架用于训练人形机器人行走 import gym from stable_baselines3 import PPO env = gym.make('Humanoid-v4') # 创建环境 model = PPO("MlpPolicy", env, verbose=1) # 初始化模型 model.learn(total_timesteps=10000) # 学习过程 obs = env.reset() for _ in range(1000): action, _states = model.predict(obs, deterministic=True) obs, reward, done, info = env.step(action) env.render() if done: obs = env.reset() env.close() ```
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