機器人的進展為未來的技術創新開闢了迷人的前景。 一個深度學習系統正在革新生物啟發的柔性機器人如何與其環境互動。 _一個主要挑戰_ 仍然存在：從一張簡單的圖片中控制機器人。 _這項技術減少了對複雜硬件的需求_，同時優化性能。結果是？能夠有效導航於難以到達地方的機器，重新定義機器人移動的邊界。
柔性機器人控制的技術進展
麻省理工學院的一組研究人員開發了一個革命性的深度學習系統，僅使用一個單一攝像頭來控制靈感來自生物的柔性機器人。這項技術基於視覺運動雅可比模型，提供機器人的3D表示，從而預測其運動。
視覺運動雅可比場的重建
該模型能夠從一張圖片推斷機器人的三維表示，這在機器人技術中是一個重大進展。此視覺運動雅可比場編碼機器人的幾何形狀和運動學，使其能夠根據各種控制指令預測其表面點的3D運動。每個點對控制通道的敏感性通過不同的顏色代碼來表示。
基於視覺的閉環控制
該系統使用雅可比場來優化控制指令，以約12Hz的互動速度生成預期的運動軌跡。實驗室外的測試表明，機器人的指令成功重現預期的運動，證實了系統的有效性。
設計約束的減少
這一創新系統消除了對多個嵌入式傳感器和特定機器人設計的空間模型的需求。通過這種對資源要求較低的方法，機器人設計的模組化大大改善。機器人現在可以在複雜環境中運行，而傳統模型則無法做到。
系統的性能和精度
對各種機器人系統的測試，如3D打印的氣壓手和低成本的機器臂，顯示了令人印象深刻的精度。關節運動的誤差保持在三度以下，而控制末端的誤差則記錄在4毫米以下。這種精確控制還使得能夠補償機器人的運動以及其周圍環境的變化。
機器人學的範式轉變
研究人員強調了設計機器人的方式發生的重大轉變。現在的重點是從視覺演示中訓練機器人，而不是手動編程。未來的視野在於：教導機器人如何自主完成任務。
限制與發展前景
這個純基於視覺的系統可能會在需要觸感和觸覺操控的任務中遇到限制。如果視覺線索不足，性能可能會下降。添加觸覺傳感器則將為執行更複雜任務提供顯著的改進前景。
補充開發與未來研究
研究人員還考慮自動控制更廣泛範圍的機器人，包括那些幾乎沒有內置傳感器的機器人。博士生Sizhe Lester Li的工作表明，這一模型可能使機器人技術更具可及性。
這些進展正在塑造現代機器人的格局，讓這些機器人的應用更加多樣化和實用。欲了解有關此項目的詳細信息，請查閱有關特斯拉的文章，或有關機器人通過操作識別物體屬性的研究這裡。丹妮拉·魯斯（Daniela Rus）獲得約翰·斯科特獎的研究也值得密切關注這裡。
關於柔性機器人深度學習的常見問題
什麼是柔性機器人的深度學習系統？
這是一種控制模型，利用深度神經網絡教導生物啟發的柔性機器人如何根據視覺指令移動，並且僅需一張圖片。
系統如何從一張圖片中學習？
系統在執行命令的機器人多視角視頻上進行訓練，使模型能夠從一張圖片中推斷機器人的形狀和運動範圍。
哪些類型的機器人可以受益於這項技術？
這項技術可以應用於各種機器人系統，如3D打印的氣壓手、柔性正交臂，以及其他低成本機器臂。
這個基於視覺的系統有哪些限制？
由於系統完全依賴視覺信息，不太適合需要觸覺檢測或觸摸操控的任務。如果視覺線索不足，性能也可能下降。
這個系統如何改善機器人的設計和控制？
它解放了機器人設計的掣肘，減少了對昂貴材料、精確製造和進階傳感器的需求，從而使原型製作更實惠、更快速。
使用這個系統可能出現哪些錯誤？
測試顯示，關節運動錯誤低於三度，末端控制誤差低於4毫米，顯示出高度精確，但仍可能根據環境條件出現誤差。
增添觸覺傳感器是否能改善系統性能？
是的，集成觸覺傳感器及其他類型的傳感器將使機器人能夠實現更複雜的任務並改善與其環境的互動。
這個系統是否需要為每個機器人進行昂貴的定制？
不，與之前需要專業且昂貴的定制的系統不同，此方法允許通用控制，無需對每個機器人進行重大調整。
這個系統如何改變機器人的學習？
這标誌著向教學而非編程的轉變，使機器人能夠以更少的編碼和傳統工程來學習自動完成任務。
