机械手也会写字了！最近，西安交大毕业生杭凯宇研发出一款算法，只需提前设计好路线，机械手就能写出英文单词“SCIENCE”，平均控制精度高达 0.42 ± 0.34 mm。
图 | 正在写字的机械手（来源：受访者）通过该算法，机械手还能操作迷宫模型，并控制小球按照特定路线、走向迷宫终点。在没有任何位置约束的前提下，机械手的方向控制精度达 1.20° ± 1.38°。
图 | 写字和走迷宫任务（来源：受访者）在堆叠杯子的应用中，针对桌上五个杯子，机械手能按大小顺序、依次拿起其中四个，然后堆叠到蓝色杯子上。
图 | 机械手在叠放杯子（来源：受访者）为让任务更具挑战性，杭凯宇将杯子随机倾斜摆放，要求机械手必须始终从桌子的垂直方向来接近和抓取杯子即便如此，机械手仍能完成任务，并可把控制精度在 2.1 ± 0.92 mm。
图 | 夹起随机摆放的杯子（来源：受访者）而且，就像壁虎尾巴断了还能长出来一样，假如机械手的手指坏掉，换上新的还可照样工作这一切都得益于本次算法，他告诉 DeepTech，以往基于模型的机器人操控系统，往往依赖模型参数。
这些参数要么来自先验知识，要么来自传感模块的实时捕捉，比如基于视觉、触觉和力觉的传感器等然而，这种基于模型的操控系统，需要非常多的模型参数
图 | 实验装置（来源：受访者）假如遇到不稳定的物理环境，亦或者机器人尺寸比较有限，传感模块的数量和性能也会被限制如果机器人的执行环境比较陌生，同时又缺乏先验知识，那么操控系统就会陷入无参数可用的尴尬境地，相关功能会遭受极大影响。
已从西安交大毕业、目前正在耶鲁大学做博后研究的杭凯宇，攻克了上述难题，并以上面几个案例证明了算法可用性。
图 | 杭凯宇（来源：受访者）他以第一作者身份撰写了相关论文，并于近日发表在上，论文题为《以机器人操作实现自我识别， 和以自我识别实现更好的机器人操作》（Manipulation for self-Identification, and self-Identification for better manipulation）。
图 | 相关论文（来源：受访者）据悉，基于虚拟链接模型（Virtual linkage-based representations，VLR）的概念，杭凯宇研发出上述新算法，该算法可通过探索性操控动作、以及概率推理，去自我识别机械手、和目标物体之间的基本互动机制，从而让机械手实现精确操控。
图 | 实验中使用的机械手 Yale Model O（来源：受访者）在实验中，他将算法应用到一款名为 Yale Model O 的欠驱动机械手上，该机械手既没有关节编码器、也没有触觉传感器但即便在缺少传感模块的情况下，搭载该算法的机械手也具备被动适应能力，从而极大促进自我识别过程，并能确保机械手在随机探索过程中、与目标物体的稳定交互。
据悉，该系统只依靠机械手上的手内摄像头，即使给原装手指增加新设计，它也能有效地自我识别从人类第一次知道火苗烫手说起事实上，传统基于模型的操控系统，除了需要较多模型参数，还面临着多模态传感、硬件设计、规划和控制等复杂问题。
此前，已有学者使用传统设计理念简化了个别问题仍以可抓取物体的机械手为例，虽然它能通过手臂运动完成拾取和放置等任务，但这种方法不仅缺乏灵活，能耗也比较高，用户在使用时也不安全正因此，许多学者都尝试打造与人类灵巧双手类似的机械手，即仅凭手指运动就能提供目标性更强的物体操控。
但是，机械手的高敏捷性和高自由度，也意味着更复杂的控制系统，所以同时协调多根手指、并进行稳健操作并非一件易事。
（来源：受访者）在该研究中，杭凯宇尝试用最少的传感模块，让机械手去识别自己与物体互动时所需的参数期间，他提出一种自我识别概念，可将机械手操控的传统范式从感知-规划-行动，转变为行动-感知-规划这种转变后的范式，对你我来说并不陌生。
比如，人类首次面对火苗时，可能并不知道它会烧伤人类，当用手指触摸火苗，感到极其烫手之后，才明白原来火苗不可用手直接碰触，这便是先行动后感知的范式存在的意义是什么？机械手自己就能解释近年来，各种机械手层出不穷。
但是，每个机械手与物体的互动系统各不相同，即使是同一物体和同一只机械手，每次抓握时的接触位置、机械手的关节配置、以及力量分布等参数也不一样而这些复杂的参数，也组成了机械手操控机制的基本参数
（来源：受访者）尽管参数并非恒定，但本次研究中的机械手系统，具备通用且不变的属性，因此可有效描述机械手和物体之间的相互作用基于此，杭凯宇制定了一款框架，它主要面向运动学约束，在捕捉到机械手和物体的属性后，借助该框架即可进行建模。
所谓虚拟链接（Virtual linkage），指的是先在机械手模型中建立虚拟链接，然后将触点、关节和操控点三者连接起来由于不同物体的抓握方式不同，因此会生成不同的连接方式和多数传统方法不同的是，当机械手接触物体、并处于稳定状态时，即使没有机械手或者物体的任何几何信息，虚拟链接模型也能描述系统运动。
（来源：受访者）就在这时难题来了，虚拟链接模型以接触点为中心，要想让它正确反映出物理系统，机械手所接触位置的精度至关重要要想拓宽虚拟链接模型的应用范围，就得让它在没有传感器的前提下，也具备预估接触位置的能力。
此外，虚拟链接模型的虚拟链接和关节配置也要进行实时更新但是，机械手关节的角度配置，取决于机械手与物体接触的角度，而这种角度参数无法从关节编码器中直接获取为解决该挑战，杭凯宇又开发出一套自我识别机制在该机制下，。
机械手不仅能解释自身的存在，也能解释从机械手电机运动、到机械手自身行为的映射，以及机械手的运动行为如何与世界交互。
图 | 自识别过程（来源：受访者）断指之后，换上新手指照样能抓握物体一般来说，机械手在感知自身变化、以及自身行为产生的外界变化时，采用的是交互式感知法期间，机械手会不断估算本体行为和运动行为，但是仅凭虚拟链接模型，机械手无法对控制系统进行建模。
故此，杭凯宇引入一系列物理属性如摩擦系数、关节扭力限制和物体重量，这些物理属性能描述出机械手和物体之间的动力学模型为了找到未知参数，机械手会通过执行一些探索性操作，借此来尝试和物体互动在互动初期，虽然它还不能精准控制物体，但不断增加探索时间和次数，就能逐渐估算出来原本未知的参数，最终实现参数的自我识别。
（来源：受访者）为了验证自我识别的表现，杭凯宇将虚拟链接模型应用到 Yale Model O 机械手上，该机械手有三根手指，分别是左指、右指和拇指，其中左指和右指之间有连接关节。
（来源：受访者）其中，每根手指都配有两个关节，里面的弹簧负责控制手指，此外还有电机带动肌腱来驱动手指当电机动作导致肌腱长度改变时，手指关节会根据弹簧的柔度重新配置实验中，杭凯宇使用了四个摄像头，它们的分布如下：为省去外部感知设备以及额外校准，机械手上只安装了一个手内摄像头，来观察操控点的运动状态；余下三个摄像头都安装在观察架上，用来捕捉指尖的活动、以及收集相关数据。
在实验中，由虚拟链接模型和自我识别驱动的机械手，主要面临三方面挑战：一是由于不使用编码器，因此无法获得关节配置数据；二是没有触觉传感器，故此无法直接获得位置一类的接触信息；三是关节不具备单独控制的能力，所以机械手没有完整驱动。
（来源：受访者）除文章开头的应用展示之外，杭凯宇还测试了机器手在原装手指被替换后的表现在实际应用中，给机械手更换零件属于常事，有时还会面临原装零件缺货，只能用类似零件暂时代替的状况在测试中，他分别假设一根、两根、三根手指断裂并需要更换的情况，为让实验更具挑战性，他还使用了三种长短和形状各不相同的替换手指。
结果显示，被替换的手指越多，机械手的控制精度下滑就越厉害，这具体体现在模型对手指长短和关节位置的估算误差上，但多出来的误差并未对机械手的表现造成太大影响，自我识别框架和虚拟链接模型都能较好、较快地适应新手指，并重新掌握操控物体的“窍门”。
图 | 用长短不一的新手指也能操控物体（来源：受访者）本次成果可被报道，也得益于他在机器人工程领域的多年积累其本科毕业于西安交通大学信息工程系，硕士专业是通信系统专业，博士专业则是机器人专业其中，硕士和博士均就读于瑞典皇家理工学院（KTH Royal Institute of Technology），博士毕业后来到耶鲁大学做博士后研究。
关于该成果的应用，杭凯宇表示凡是需要在复杂环境中工作的机械手，都可使用该成果尤其在物理不确定性较大，以及可用感知器无法完全支持精准操作的情况下，比如工业机器人、家用服务机器人和医疗机器人等均可搭载虚拟链接系统。
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