很多很酷很酷的科技產(chǎn)品來(lái)自大學(xué)實(shí)驗(yàn)室用踩，比如這一款未完成的機(jī)器人。

在華盛頓大學(xué)研究員 Vikash Kumar 的帶領(lǐng)下，由三人組成的團(tuán)隊(duì)在位于西雅圖的運(yùn)動(dòng)控制實(shí)驗(yàn)室里脐彩，希望打造一臺(tái)能夠完成多種任務(wù)并且適應(yīng)周遭環(huán)境的機(jī)器人碎乃。Vikash Kumar 與 Emanuel Todorov 共同負(fù)責(zé)硬件的部分，軟件部分的機(jī)器學(xué)習(xí)算法則由團(tuán)隊(duì)中的計(jì)算機(jī)教授 Sergey Levine 負(fù)責(zé)惠奸。他們花費(fèi)將近兩年半的時(shí)間梅誓，完成了機(jī)器人的手臂—— Shadow Hand 機(jī)器人手。

在外觀上佛南，Shadow Hand 機(jī)械手與人手有高度的相似性梗掰。使用氣動(dòng)肌腱，擁有 5 根手指嗅回，配備 235 臺(tái)傳感器和 1 部外接攝像機(jī)及穗。

高階級(jí)的運(yùn)算對(duì)人來(lái)說(shuō)很難，但對(duì)機(jī)器很簡(jiǎn)單绵载，如果讓機(jī)械人的手拿易碎物體拥坛、抓住棍子、旋轉(zhuǎn)管子或是翻轉(zhuǎn)積木這類精細(xì)運(yùn)動(dòng)卻十分困難尘分。而 Shadow Hand 的每根手指活動(dòng)范圍和速度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)人類。在抓握訓(xùn)練中丸氛，它采用的是自學(xué)習(xí)算法而不是固定的程序培愁。

Shadow Hand 有 24 個(gè)關(guān)節(jié)，其中 20 個(gè)直接驅(qū)動(dòng)缓窜，還有 4 個(gè)不被直接驅(qū)動(dòng)的關(guān)節(jié)定续。

除了大拇指以外，每根手指都有四個(gè)自由度：與手掌連接的關(guān)節(jié)有彎曲或左右揮動(dòng)手指的兩個(gè)自由度禾锤；中間與最頂端的關(guān)節(jié)各有一個(gè)彎曲手指的自由度——其中最頂端的關(guān)節(jié)很難獨(dú)立運(yùn)動(dòng)私股，于是成為欠驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)。比起其他手指恩掷，大拇指少了一個(gè)關(guān)節(jié)倡鲸，因而只有 3 個(gè)自由度。

另外還有一個(gè)容易被忽略的是——手掌也是有一定自由度的黄娘，比如我們能夠把大拇指和小拇指底部的手掌靠在一起峭状，Shadow Hand 為此在手掌上設(shè)置了三個(gè)自由度，大拇指底下兩個(gè)逼争，小拇指底下一個(gè)优床。

再加上手腕上的兩個(gè)自由度（左右和前后揮舞），就有了 16+3+3+2 = 24 個(gè)自由度誓焦。

所有關(guān)節(jié)一個(gè)接一個(gè)動(dòng)一遍只要 2.4 秒

Shadow Hand 的手指采用的是線驅(qū)結(jié)構(gòu)胆敞，從手腕處引出線接在外部驅(qū)動(dòng)器上，并進(jìn)一步將驅(qū)動(dòng)器放置在手臂處的圓柱體內(nèi)。電機(jī)布置如下圖：

除了驅(qū)動(dòng)器移层，Shadow Hand 總共還有 129 個(gè)傳感器仍翰，除了指尖的膚覺(jué)傳感器，這些傳感器全部做在底部的基座里幽钢，與電機(jī)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)集成在一起歉备。

Shadow Hand 機(jī)器手的硬件成本大約是 $300,000，其真正的價(jià)值在于它的軟件—— Sergey Levine 開(kāi)發(fā)的算法匪燕。其原理是蕾羊，先從視覺(jué)系統(tǒng)得到的三維點(diǎn)云中分離出物體，再通過(guò)過(guò)去學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫(kù)識(shí)別物體帽驯、獲得抓取物體的方法龟再；如果不能識(shí)別，則直接通過(guò)物體的三維數(shù)據(jù)求解尼变。這種算法能讓計(jì)算機(jī)在無(wú)需編程員介入的情況下利凑，自動(dòng)利用過(guò)去失敗的數(shù)據(jù)不斷完善自己。

不過(guò)嫌术，簡(jiǎn)單的抓取物體只是第一步格嘁，觀察下面抓瓶子的動(dòng)圖，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它抓住瓶子后還做了一些微小的調(diào)整了赌。這里用的是 Shadow Hand 的 GSC（Grasp Stabilization and Control）算法悟狱，主要利用手指上 Tactile sensor 的信息，進(jìn)一步優(yōu)化抓握方式磷籍，這個(gè)過(guò)程和人類的處理方式非常接近适荣。

Vikash Kumar 的團(tuán)隊(duì)表示，Shadow Hand 機(jī)械手將來(lái)有望應(yīng)用于各種需要熟練技工的領(lǐng)域院领，比如海洋研究弛矛、太空探索、險(xiǎn)象勘察比然，還有助老助殘丈氓、拆除炸彈，甚至是在咖啡館里表演轉(zhuǎn)管子的雜技强法。

近日扒寄，機(jī)器人愛(ài)好者 Nao 對(duì)這個(gè)機(jī)械手進(jìn)行了一番測(cè)評(píng)，發(fā)現(xiàn)了兩個(gè)新的玩法拟烫，一個(gè)是用 Leap Motion 控制 Shadow：Leap Motion 能檢測(cè)到人手的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)该编，電腦采集到 LeapMotion 數(shù)據(jù)后，可將之轉(zhuǎn)化為 Shadow Hand 的控制指令硕淑，最終傳達(dá)給 Shadow Hand 课竣。在仿真環(huán)境 Rviz 內(nèi)很容易可檢驗(yàn)其計(jì)算的正確性嘉赎。

另一個(gè)玩法則參考日本的 Janken Robot，它能識(shí)別人的手勢(shì)于樟，并迅速做出反應(yīng)公条，玩「剪刀-石頭-布」的游戲，并能做到 100% 的勝利迂曲。

這名測(cè)評(píng)者為此寫(xiě)了個(gè) BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)靶橱，讓 Shadow Hand 實(shí)現(xiàn)了手勢(shì)識(shí)別，但 Shadow Hand 的動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度并不能如人意路捧。即使測(cè)評(píng)者在它的力矩控制模式下重新寫(xiě)了個(gè) PID 控制算法并進(jìn)行調(diào)試关霸，也只是比之前的響應(yīng)速度快了一些。

有了這只靈巧和聰明的手杰扫，等這個(gè)機(jī)器人將來(lái)完全做好后队寇，我們?cè)倏纯此鼤?huì)是什么樣子呢！