研究人员让机器人理解和学习人类的双手动作 不只是模仿那么简单了

如果机器人真的可以帮助我们在房子周围或照顾我们的受伤和老人，当然用两只手更方便，但是使用双手比我们想象起来困难得多。

来自威斯康星大学麦迪逊分校的研究团队的想法是，不要从头开始构建一个使用双手的机器人，而是简单地创建一个系统，让它能理解并执行与人类不需要思考就能完成的动作。

例如，当你需要打开一个罐子的时候，你用一只手抓住它，并把它移动到合适的位置，然后当另一只手抓住盖子并拧开它的时候，你就把那只手握紧。在这个基本的动作中发生了很多事情，现在要求机器人自动完成它是不可能的。但是那个机器人仍然可以大致了解为什么在这种情况下要进行这样的操作，并尽其所能去完成它。

四种动作

研究人员首先让人类佩戴动作捕捉设备执行各种模拟日常任务，如堆叠杯子，打开容器和倾倒物体，拾取物品，抽出夹在中间的物体。所有这些数据，包括手的动向，它们如何相互作用等等，都被机器学习系统学习和反思，最终发现了人们最倾向用手做的四种动作：

移交：这是你拿起一个物体放在另一只手中，这样就可以更容易地把它放在原处，或者腾出第一只手去做别的事情。

一只手固定：用一只手保持物体稳定，牢牢地抓握，而另一只手对其进行操作，如取下盖子或搅拌里面的物体。

固定偏移：双手协同工作以拾取并旋转或移动它。

单手搜索：实际上不是双手操作，而是在另一只手找到需要的对象或执行任务时故意让一只手不参与操作。

机器人运用这些知识不是为了做动作本身，这些是非常复杂的动作，目前的人工智能无法执行，而是为了解释人类控制器所做的动作。

你可能会认为，当一个人远程控制一个机器人时，它只会准确地反映出这个人的动作。在测试中，机器人这样做是为了提供一个基线，说明在不了解这些双手动作的情况下，它们是如何做到这一点的，但其中许多动作是根本不可能做到的。

重新解释人类动作

研究人员创建的系统会识别上述四种行为之一何时发生，并采取措施确保它们成功实现。这意味着，例如，当一起拿起一个水桶时，要意识到另一只手对每只手臂施加的压力。或者在另一只手与盖子相互作用时，为握着物体的手臂提供额外的刚性。即使只使用一只手（寻找任务），系统也知道它可以剥夺未使用的手的运动，并将更多的资源优先给工作中的手。

这些知识大大提高了远程操作员尝试执行一系列任务的成功率，任务旨在模拟准备早餐：打鸡蛋，搅拌，移动物品，拿起托盘，戴眼镜，并保持水平。

当然，这仍然是由人类或多或少完成的，但人类的行为正在被增强并重新解释，而不仅仅是简单的机械复制。

机器人自主完成这些任务还有很长的路要走，但这样的研究奠定了一些基础。在机器人试图像人类一样移动之前，它必须不仅要了解人类的移动方式，还要了解为什么他们在某些情况下会做某些事情，还有哪些重要的过程可能会被明显的观察隐藏起来，比如规划手的路线，选择抓握位置等。