揭祕｜人形機器人“上崗”要過幾道關？

2024-08-23 18:10:03 編輯： robot

導讀　　在2024世界機器人大會上，27款人形機器人進行了整機展示，數量創歷屆之最。記者在現場看到，幾乎每個人形機器人的展位都圍滿了觀衆。　　除了與人外表相似之外，人形機器人在工業和商業等場景已有廣泛...

　　在2024世界機器人大會上，27款人形機器人進行了整機展示，數量創歷屆之最。記者在現場看到，幾乎每個人形機器人的展位都圍滿了觀衆。

　　除了與人外表相似之外，人形機器人在工業和商業等場景已有廣泛應用。人形機器人如何在不同場景中完成工作任務？人形機器人與人的互動如何實現？在上崗前，它們需要經過哪些“考試”？

　　上崗工作：基於模型的運動控制或通過模仿學習

　　2024世界機器人大會上，中國兵器裝備集團自動化研究所有限公司展出了D11智能人形機器人，這款機器人具備擬人的形態、移動能力和操作能力，今年7月進入一家3C智能制造企業產業園內的5G+工業互聯網生產线，承擔物料搬運、掃碼貼籤等工作。

D11智能人形機器人正在搬運物料。受訪者供圖

　　“以工業制造場景中常見的掃碼、貼標工序爲例，人形機器人通過視覺對目標物進行識別，並反饋位置信息，控制機器人的手臂進行抓取、粘貼、掃描等一系列動作。”中國兵器裝備集團自動化研究所有限公司工程師張嘯甫表示，人形機器人有兩種方式完成這些操作，一種是基於模型的運動控制，另一種則是通過模仿學習進行訓練。

　　“基於模型的運動控制，需要設計一些程序讓機器人完成識別、抓取、放置等動作，屬於硬編碼，關鍵在於算法控制精度、環境感知精度等方面。”張嘯甫介紹，人形機器人通過這種方式完成任務的穩定可靠性較高，但在泛化性方面有所局限，即一旦工作場景和任務內容改變，就需要重新編碼設計，且面對較復雜的操作任務時，开發任務較繁重。

D11智能人形機器人正在掃碼貼籤。受訪者供圖

　　模仿學習在跨任務推廣、復雜技能泛化方面優勢突出，但前期數據採集和穩定訓練難度較大，目前難以穩定、可靠地完成任務。模仿學習前期通過遙操作等方式，讓人形機器人在復雜場景下完成演示任務，並收集過程數據，“比如關節數據、圖像數據等，將這些信息積累成龐大的數據集，再用數據集進行訓練，讓機器人‘理解’如何在不同場景中完成操作任務。只要將這個模型訓練出來，人形機器人就能較快投入到對應的工作場景中。但是要實現高泛化性和高成功率，數據採集的成本目前非常高。”張嘯甫說，這兩種方式業內都在研發，“長遠來看，人形機器人執行復雜操作任務，模仿學習會是未來發展的趨勢，只是目前由於一些限制，無法完全把優勢發揮出來。”

　　與人交互：識別指令並調用大模型

　　在教育、文旅、商業等領域，人形機器人能和人打招呼，並針對特定領域進行交流。例如，大會上展出的青少年孿生人形機器人“躍遷”，有着孩童的外觀，可以在兒童的啓蒙教育階段提供有情緒價值的問答內容。EX仿生人形機器人中有一款外形是蘇軾的交互型仿生人形機器人，通過對古代文學、歷史知識、人物經歷的深度學習，能夠復現蘇軾的詩文和思想，可以在歷史文化景區和遊客互動。來自上海清芸機器人有限公司的“清寶”機器人，不僅可以快速根據問題給出答案，還能在接收指令後動嘴唱歌，並揮舞雙手做出舞蹈動作。

8月21日，小朋友和身着漢服的人形仿生機器人“蘇軾”打招呼。新京報記者李木易攝

　　上海清芸機器人有限公司副總裁張傑東告訴記者，對大模型的調用，是人形機器人實現與人交互的關鍵。在語音交互過程中，人形機器人接收人的語音指令，將其轉化成文本指令，再調用大模型中的文本指令實現語音輸出，達成與人對話的目的。交互中伴隨的表情和動作，也是相同的實現路徑。

　　“這個過程雖然有好幾個步驟，但我們人形機器人的反饋速度很快，大模型的調用通常能在1秒左右完成，如果網絡存在延遲，可能會是2秒左右，基本上和人在交流中的反饋速度相當。”張傑東表示，“大模型需要不斷修正和完善，我們的人機交互技術已經過三年迭代，達到業內優秀水平。”

　　崗前考試：重要部位逐項測試

　　人形機器人在“上崗”之前需要完成一系列“考試”，考試環節設計有核心零件、運動控制、適應性與可靠性、智能化、安全性能、通信性能等多個方面。

　　和人一樣，關節、手指等都是人形機器人身體的一部分，要讓機器人“健康”，每個部分的“考試”都得達標。

　　記者從北京具身智能機器人創新中心了解到，人形機器人一體化關節作爲機器人運動系統的核心部件，其性能直接影響機器人的整體表現，包括動作精准度、靈活性、安全性及能效等，因此技術人員要對機器人的關節开展一系列測試，包括絕對定位精度、重復定位精度、穩態誤差、振動等。

　　據介紹，當前技術下，人形機器人一體化關節的絕對定位精度普遍較高，一般而言，高端機器人關節的絕對定位精度可達到0.01°-0.1°，甚至部分頂尖產品能達到0.001°或更高的精度。這種高精度確保了人形機器人在執行精細操作時的准確性和可靠性。

　　在現有技術條件下，人形機器人一體化關節的重復定位精度通常優於絕對定位精度，高端機型的重復定位精度可達到0.005°以內。這意味着機器人在多次執行相同動作時，能夠保持極高的位置一致性，從而提高工作效率和產品質量。

　　隨着機器人產業的不斷發展，機器人的“手”越來越靈活，測試人員對其的測試也十分嚴格，測試主要包括抓握力量、動作精度和靈活性。通過對這些指標的測試和優化，可以顯著提升人形機器人的任務執行能力、精度和適應性，擴展其應用領域和場景。

8月21日，“天工”人形機器人在和觀衆一起巡館。新京報記者李木易攝

　　“天工”是本次機器人大會的明星機器人，其引人矚目的能力是可以穩定小跑，同時具備爬坡等能力，讓它更像人類。在這些能力的背後，機器人需要完成一系列運動控制測試，比如行走、奔跑、攀越、跳躍、蹲起、轉彎、可通行性和腿部靈活性。人形機器人不僅要走得穩，還得走得巧，這就意味着機器人得學會轉彎。在機器人的轉彎能力測試中，包括了特定的轉彎類型，比如U形轉彎、三點轉彎和L形轉彎。

　　“上崗”前有了新“考場”

　　人形機器人崗前考試的“考場”既可以在研發機構，也可以在測評中心。國家機器人檢測與評定中心（總部）北京測評中心在本次機器人大會期間全新亮相，它同樣是人形機器人“上崗”前的“考場”之一。

　　該中心負責人柴熠介紹，北京測評中心智能化評價試驗室一期建成了智能感知、認知決策試驗室和交互試驗室。目前感知試驗室可依據相關標准要求，开展機器人視覺算法測試和視覺模擬測試。“視覺是機器人重要的感知方式。視覺算法測試是通過連接被測樣品，導入算法模型，依據被測樣品的應用場景，選擇對應測試數據集進行視覺算法測試，測試系統會自動輸出視覺算法智能等級測試結果。”

　　移動能力是不同應用場景中機器人最重要的認知決策能力。在認知決策試驗室，機器人將進行移動算法測試和移動實物測試。

　　交互能力對人形機器人或室外移動機器人都至關重要。在交互試驗室，人形機器人將开展交互能力的測試評價，包括上肢測試系統和下肢測試系統。柴熠介紹，上肢測試系統可測試人形機器人在與人類交互時的操作交互性能、力控性能及柔順性能等，通過一系列參數指標，評估人與人形機器人交互的安全性、柔順性和智能化。