作为具有改进的三维感知力和触感的新一代握把，可以学习各种操作对象
由本文作者创建的Robotic Materials Inc.创建的捕获物执行了在东京世界机器人峰会上进行的工业装配竞赛的任务。尽管
自1961年以来机器人就已经可以煮早餐，但是现实世界中的通用操纵（MES）可能比自动驾驶汽车更复杂。 但是，很难确切描述为什么会这样。 如果仔细看一下1961年的视频，您会发现两指并行捕获非常适合大量任务，并且只有机器人缺乏内在的感觉和常识才能阻止它在现实世界中执行类似的任务。 《科学》杂志上最近发表的一篇文章提醒我们，即使像
组装家具这样的触摸式任务也属于现有工业机器人的能力范围。 真正的问题是大量可能的移动和操纵，并且用黄油制成三明治所需的移动不一定与组装椅子所需的移动一致。
从工业角度来看，MES可能不是应该解决的问题。 毕竟，我们可以为任何机器制造机器-制作浓缩咖啡，洗碗，组装小麦，批量生产运动鞋。 这就是大多数机器人技术在现代工业中的使用方式。 甚至被提升为“协作机器”的机器人基本上也变成了装配线上更复杂的机器的一部分（并且它不需要防护装置就可以安全地工作）。 与此类用例相关的度量开发尝试的科学意义上的MES。 因此，针对问题的通用解决方案的优势变得不那么明显，并且当投资者和行业对它们失去兴趣时，就有陷入“低效率小巷”的风险。 但是，生产和交付过程包括大量不同的操作阶段。 即使每个阶段的值趋于零，它们的总值在经济上也很重要。
我们如何知道对操纵问题的解决方案将被广泛推广以揭示这一价值？ 机器人开发社区提出了几种竞争选择，其中有必要解决各种问题或操纵各种物体。 例如，这些比赛包括
RoboCup @ Home ，
IROS和
Amazon Picking Challenge之类的比赛 。 尽管这些竞赛都在争取通用解决方案，但仍然很难提出专门解决方案无法更好地应对的任务。 例如，赢得韩国大奖的IROS团队使用了
Baxter机器人和一套自粘泡沫块系统来操纵盘子和勺子等物品。 同样，只需一个真空泵即可完成“亚马逊采摘挑战赛”中的大多数任务。 实际上，我们需要一种能够很好地应对所有这些任务的操纵解决方案。
在东京举行的世界机器人峰会上的一次工业竞赛中，人们提出了不同的看法，他们向一个团队提供了13万美元的奖金，该团队将能够为几种工业任务提供通用的解决方案，例如装载容器和组装可以在一天之内切换的物品。 团队首先需要从篮子中取出大小不同的物品（从M3螺母到电动机和柔性传动带），将它们放在容器中，然后用它们组装复杂的结构。 对于这样的比赛，需要一种操纵解决方案，该解决方案不仅可以捕获和操纵物体，而且可以在比赛当天轻松地重新编程。 在成功创建此类机器人的情况下，它们可以用作家具组装中的助手，协助移动或其他人们容易理解的操作任务，而现代机器人则不能。
真空泵，手柄和软机器人
我们有什么选择来实现MES？ 在工业自动化中，三个竞争范例占主导地位：泵，机械手柄和机械臂，以及最近的软机器人。 泵之所以在前台是因为吸盘会变形并呈现物体的形状，即使其位置尚不清楚。 之后，您可以吸入空气，这使碗变得坚固，并在物体的运动上形成环形限制。 这是一个有吸引力的选择，因为一个吸盘可捕获大量不同的物体。 但是，吸盘不能解决所有问题-例如，当物体太重，多孔时，要进行进一步操作时，必须准确地移动物体或对其施加某些效果。
仅带吸盘很难抓住带孔的物体当使用机械抓手时，可以使用精确的作用力，机械抓手通常以平行抓手或两个
四连杆机构的形式实现。 三指解决方案的使用频率要低得多，并且在必要时可以很好地展示自己，从上方捕获圆柱形物体。 紧握的问题在于，与物体接触时，抓握速度应为零，以避免传递不必要的脉冲。 在弹性接触的情况下，脉冲得以保持，其结果是小物体高速从捕获物弹回。 通过施加可变形的握柄以提高接触可塑性，提高感知的准确性，以使握柄可以按时闭合或限制物体的可能运动，可以减少回弹。
在极端情况下，这些措施会导致使用完全柔软的抓握，其可变形性可防止物体弹跳，而柔软会降低必要的感知准确性。 捕获的成功在于较大的接触面积，以最大程度地增加摩擦并减小物体的旋转自由度。 当使用两指夹爪夹持方形杆时，我们需要将其放置成手指平行于杆的两个平面。 柔软的握把不需要确定杆的方向并计划握把，因为它只会包裹物体。 但是，握把的可变形性降低了对感知和计划的要求，使受控的努力应用变得复杂。 物体在软手中的位置是未知的，并且其可变形性不允许以受控方式施加作用力。 捕获然后放下对象时，这可能不是问题，但是这使您需要提起对象并正确放置它的操作变得非常复杂。
通过组合简单的位置控制和限制电动机的最大转矩，可以达到良好的实际效果。 像可变形的柔软机器人手臂一样，具有阻力控制功能的抓爪可以适应物体，从而弥补了感知上的误差。
因此，理想的握持力应根据需要变硬或变软，从而使您能够以最小的感知和计划来捕获物体，消除了物体位置的不确定性，并可以进行严格的操作。 同时，捕获表面必须保持与物体的连续接触。 可以通过组合以上技术来实现。 例如，柔软的握柄会因颗粒状堵塞而变得僵硬，或者可以在吸力机构上增加握柄以提供其他限制。 机械握柄可以补充吸盘或静电垫，以防止粘连。 人的手在结合这些特性方面做得非常出色：硬骨头和软组织的结合使您可以改变刚度，可以覆盖物体，同时保持精确控制的能力。 这些机会是通过柔软的手指垫，皮肤摩擦力和粘着能力实现的，就像一小块纸粘在手指上一样。
扭矩控制手柄
一些易于到达的功能使我们能够将软机器人和传统机器人的优势结合起来，以创建具有商业吸引力的MON解决方案。 其中之一是应用于传统的两指握把的阻力控制。 通过控制阻力，我们可以控制对环境施加的外部运动的阻力。 通过将简单的位置控制与电动机最大转矩的限制相结合，可以获得良好的实际效果。 通过限制扭矩，刚性握柄可以任意变形（在扭矩传感器的精度范围内）。 像其完全可变形的等同物一样，具有阻力控制的握柄可以适应物体，从而补偿了不正确的感知。 同时，这样的方案对于精确操纵可能变得困难。 阻力控制以及对手指位置的感知是一种触感。 Capture将能够确定环境中物体的存在，跟踪位置和扭矩。 运动将柔和，以弥补感知的不准确性。
上图：通过阻力控制抓草莓。 减小最大允许扭矩可使手指在与障碍物接触时停下来，而不会压碎浆果。
下图：使用电阻控件捕获固体物体。 扭矩控制允许手指移动直到发生接触。 知道了每个手指的位置后，您就可以输入整个手臂水平的位置控制了。扭矩控制的握柄可作为体现软机械手最新研究成果的平台：通过吸盘补充指尖和手掌，我们将精确的位置控制和省力的优势与吸盘的可靠性相结合。 手指关节中的扭矩传感器可以补充有战略意义上位于手柄上的可测量压力的触觉传感器。 手掌和尖端的触觉传感器可以帮助区分是外部障碍物阻止了手指的移动，还是手触摸了所需的物体。 触觉传感器还直接添加视觉传感器，确定接触时刻并改善对物体方向和手抓住物体位置的评估。
三维感知的现代成就使MES的目标空前接近。 诸如英特尔实感（RealSense）之类的三维传感器能够精确地感测距相机11厘米的物体的存在，从而使您甚至可以捕获
诸如M3螺母之类的小物体 ，并且市场上已经有复杂的解决方案-例如，根据我实验室的研究，机器人材料公司（Robotic Materials Inc.）刚刚
发布了她的手测试版。 精确的三维感知，与环境进行柔和交互的阻力控制以及各种触觉感知方法的联合工作，使您能够评估捕获的成功程度，从而使您能够在不准确的环境中对对象进行可靠的处理。
例如，我们最近展示了一种可移动填充容器的方法，在这种方法中，需要机器人从篮子中取出三种不同类型的对象（M3螺母，机构的一部分和橡胶带），这些篮子在桌子上的位置仅是已知的。 尽管自动运输装置沿着仓库的各个边界点引入了10厘米的误差，但该机器人仍能够使用内置在手中的三维感知器来检测单个的篮子和物体。 扭矩限制用于与篮筐中的物品精确相互作用，并最大程度地减少可能发生的碰撞的影响。 使用扭矩测量的触觉可用于测量抓握的成功程度。
尽管在MES案例中，三维感知，阻力控制和触觉感知取得了令人瞩目的成功，但这些技术与机械手专用解决方案的主流工业范式相矛盾。 任何形式的感知都需要时间，并且会限制捕获速度，以限制意外撞击的能量。 因此，在MES的最前沿将是经营各种大宗商品和少量产品的中小型企业，以及想要区分其产品，减少生产周期和增加定制可能性的大型企业。 同时，越来越多的移动机器人出现在仓库，旅馆和医院中。 在这种情况下，某些操作（例如装载，卸载和维护）可以大大增加此类机器人的价值，从而创造了解决通用操作任务所必需的经济前提。