機器人手突破限制:機械手可以從手臂上分離 爬到物體上並撿起它們

最近，瑞士洛桑聯邦理工學院（EPFL）的一項研究在IEEE 鹿特丹機器人與自動化國際會議上首次亮相。這項研究旨在探索機器人手如何突破現有限制，抓取更多物體。

研究團隊指出，深度學習模型顯著提高了多指手抓握的靈巧操作技術，但在雜亂環境中，接觸信息引導的抓握仍未得到充分探索。爲了解決這個問題，研究員們設計了一隻受人啓發的手，可以向後彎曲以拾起各種物體，並脫離自己爬到另一個物體上。

這項研究的結果可能有點令人毛骨悚然，因爲機器人手的外形和行爲與傳統的仿生機器人手有很大不同。然而，這項技術也引起了該領域的廣泛興趣，因爲它可能是機器人抓取技術的一個新方向。

研究員小高表示:“儘管你會在恐怖電影中看到它，但我認爲我們是第一個將這個想法引入機器人技術的人。”這項研究的成功可能會讓我們見證仿生機器人被恐怖機器人取代。