機器人根據物理定律運行，但物理相互作用的複雜性往往使得創建精確的數學模型變得具有挑戰性。
人工智能的進步現在通過使用曆史數據來開發模型來簡化這一過程，幫助機器人更好地理解和導航其環境。機器人與(yu) 人工智能 (AI) 相結合，正在改變製造、醫療保健和研究等行業(ye) 。
在機器人技術和人工智能的交叉點，支持人工智能的機器人承諾更直觀的交互方法，例如語音或文本命令，從(cong) 而消除了傳(chuan) 統編程的需要。
本文探討了人工智能與(yu) 機器人技術之間的關(guan) 係，重點關(guan) 注力傳(chuan) 感在人工智能模型訓練和增強機器人通用能力中的關(guan) 鍵作用。
將人工智能 (AI) 集成到機器人技術中 徹底改變了機器與(yu) 其環境交互的方式。傳(chuan) 統上，機器人根據預先編程的指令進行操作，以高精度執行重複性任務，但缺乏適應性。
然而，人工智能的引入使機器人能夠從(cong) 環境中學習(xi) ，為(wei) 更複雜的任務做出決(jue) 策，並隨著時間的推移改進其功能。我們(men) 簡單描述一下關(guan) 鍵 為(wei) 人工智能機器人提供動力的 關(guan) 鍵人工智能技術。 人工智能技術為(wei) 人工智能機器人提供動力。
機器學習(xi) 使人工智能機器人能夠識別模式、做出預測，並通過數據驅動的學習(xi) 不斷提高性能。例如，人工智能機器人可以從(cong) 相機等視覺信息中識別物體(ti) 。
深度學習(xi) 是機器學習(xi) 的一個(ge) 子集，它使用神經網絡使人工智能驅動的機器人能夠處理大量數據並學習(xi) 複雜的任務，例如圖像識別和自然語言處理。
強化學習(xi) 是一種基於(yu) 試錯的學習(xi) 方法，其中人工智能機器人通過動態環境中的獎勵和懲罰來學習(xi) 最佳行動。通常，這些是身體(ti) 動作，例如步行或跑步，以及較小程度的操縱物體(ti) 。
強化學習(xi) 在解決(jue) 步行機器人的運動問題方麵取得了令人矚目的成果。強化學習(xi) 在機器人領域取得成功的一個(ge) 關(guan) 鍵因素是，試錯過程可以在模擬環境中多次運行，而無需在實際機器人上進行測試。
然而，強化學習(xi) 在接觸豐(feng) 富的操作任務中麵臨(lin) 局限性，例如清潔盤子或折疊布料。這主要是由於(yu) 模擬的物理接觸模型無法完全捕捉現實世界的動態。
模仿學習(xi) 是機器學習(xi) 中的一種技術，人工智能通過觀察和模仿專(zhuan) 家行為(wei) 來學習(xi) 執行任務，而不是被明確編程。它通常用於(yu) 機器人技術，其目標是通過觀看演示來教機器人複製人類行為(wei) 。
這種方法使機器人能夠更自然、直觀地獲得複雜的技能，因為(wei) 它直接從(cong) 示例中學習(xi) ，而不是通過試錯或預定義(yi) 規則進行學習(xi) 。
模仿學習(xi) 彌合了人類專(zhuan) 業(ye) 知識和自主機器行為(wei) 之間的差距，使其對於(yu) 直接編程困難或不切實際的應用非常有用，例如在動態和非結構化的現實環境中。
在實踐中，所需的數據涉及人類演示。一端的人通過“領導者”設備遠程操作機器人，直接命令“跟隨者”機器人。 “領導者”確保“追隨者”完成任務。數據被記錄並輸入人工智能進行訓練。
多次執行此操作，直到記錄所有或足夠數量的“片段”。這些事件包括來自機器人傳(chuan) 感和驅動係統的數據。其他一些技術涉及記錄人類行為(wei) 的視頻演示。在這種情況下，力感測是不可能的，因為(wei) 視頻僅(jin) 包含位置信息。
自然語言處理使機器人能夠理解並響應人類語言，從(cong) 而增強溝通和人機協作。通常需要識別和分解通過人類語言發出的命令，以便隨後將其輸入機器人的決(jue) 策單元，在該單元中它可以識別該任務在物理上是否可行。
現在我們(men) 已經熟悉了關(guan) 鍵的人工智能技術，讓我們(men) 繼續討論這些技術如何幫助機器人模型訓練。
機器人技術中的模型訓練 是指機器人使用來自傳(chuan) 感器的數據來改善其行為(wei) 、預測未來結果並做出自主決(jue) 策的過程。 通過前麵描述的人工智能技術和算法，機器人可以開發其環境模型和自身的身體(ti) 能力，這使它們(men) 能夠在沒有持續人類幹預的情況下執行任務。
例如，學習(xi) 如何在雜亂(luan) 的空間中導航的機器人可以通過最少的重新編程將該知識應用到不同的環境中。
類人機器人被設計成類似於(yu) 人類形態，從(cong) 這些人工智能方法中受益匪淺，因為(wei) 它們(men) 必須在以人類為(wei) 中心的環境中運行。通過不斷學習(xi) ，他們(men) 可以適應新的任務，例如搬運物體(ti) 、與(yu) 人互動或響應環境的動態變化。
特斯拉的人形機器人就是一個(ge) 很好的例子，它利用端到端人工智能 根據實時數據而不是預設規則來執行任務。這些機器人最初由人類遠程操作以收集數據，通過反複演示來學習(xi) 和完善其模型，隨著時間的推移不斷提高其性能。
Tesla Optimus Gen 2 類人機器人
為(wei) 了學習(xi) 和適應，人工智能驅動的機器人需要來自物理世界的實時數據。這就是“力傳(chuan) 感”變得至關(guan) 重要的地方。讓我們(men) 探討力傳(chuan) 感如何在新興(xing) 的人工智能和機器人時代發揮關(guan) 鍵作用。
將力感應融入模型訓練中有助於(yu) 人形機器人中的人工智能模型理解其身體(ti) 與(yu) 環境之間的物理相互作用。通過測量機器人遇到的力，力傳(chuan) 感器有助於(yu) 構建物理智能，使機器人能夠執行複雜的任務，例如行走、抓取以及與(yu) 人類安全交互。
據估計，機器人成本的30%以上來自6D力扭矩傳(chuan) 感器、1D力傳(chuan) 感器和1D扭矩傳(chuan) 感器。
力傳(chuan) 感 是機器人感知和測量其遇到的力的能力。這種能力對於(yu) 任何機器人執行複雜的任務尤其重要，例如行走、抓取物體(ti) 以及與(yu) 人類和環境中的其他物體(ti) 安全地交互。
機器人是受物理定律支配的機器。這些物理原理的複雜性有時會(hui) 使創建確定性數學模型變得具有挑戰性。然而，人工智能的進步使得通過分析曆史數據來開發此類模型變得更加容易。
當向物體(ti) 施加力時，物體(ti) 就會(hui) 移動。運動是力的結果。正如文本對於(yu) 語言模型 (LLM) 至關(guan) 重要一樣，力對於(yu) 機器人 AI 來說也是基礎。
人工智能人形機器人由於(yu) 其擬人化設計而麵臨(lin) 著獨特的挑戰。
平衡與(yu) 穩定
為(wei) 了像人類一樣行走或奔跑，人形機器人需要用兩(liang) 條腿動態保持平衡。腳和關(guan) 節中的力感應有助於(yu) 保持穩定性，並確保機器人能夠根據不平坦的表麵或意外的平衡變化調整其運動。
人機協作
在工業(ye) 環境或醫療環境中，機器人經常與(yu) 人類並肩工作。力感測使這些機器人能夠檢測人類的觸摸，實時協作，並對任何不安全條件做出快速反應，使它們(men) 成為(wei) 更安全、更可靠的同事。
例如，在協助人類進行醫療保健或老年護理時，人形機器人必須溫和、安全地互動。力感測確保機器人在抬起或移動患者時能夠測量適當的壓力，避免受傷(shang) 或不適。
抓住易碎物體(ti)
帶有力傳(chuan) 感器的人工智能人形機器人可以在握住玻璃器皿或電子產(chan) 品等精致物體(ti) 時調整其握力，確保它們(men) 不會(hui) 因壓力過大而損壞。
模擬人類手部動作
在打字或使用工具等複雜任務中，人形機器人依靠力傳(chuan) 感器來模仿人手的精細運動技能。這種能力在手術或製造等精度至關(guan) 重要的行業(ye) 中尤其重要。
• 觸覺傳(chuan) 感器： 這些傳(chuan) 感器模仿人類的觸覺，使人形機器人能夠感知紋理並檢測它們(men) 何時抓取或操縱物體(ti) 。
• 1 軸關(guan) 節扭矩傳(chuan) 感器： 用於(yu) 測量旋轉力，扭矩傳(chuan) 感器幫助機器人監測運動過程中關(guan) 節所施加的力的大小。
• 6 軸力扭矩傳(chuan) 感器：這些傳(chuan) 感器測量三個(ge) 力分量和三個(ge) 扭矩分量。它們(men) 通常安裝在人形機器人的手腕、手或抓手後麵以及腳踝處。
• 1 軸力傳(chuan) 感器：這些傳(chuan) 感器安裝在用於(yu) 移動肢體(ti) 的線性執行器的固定裝置中。
• 壓力傳(chuan) 感器： 這些傳(chuan) 感器測量施加的壓力，使機器人能夠確定在不損壞物體(ti) 的情況下握住或移動物體(ti) 所需的力的大小。
將力感測融入人工智能人形機器人中，可以更好地與(yu) 物理世界交互，並通過以下方式顯著增強學習(xi) 能力：
專(zhuan) 為(wei) 社交互動和協助而設計的人形機器人需要安全、適當地處理物體(ti) 。 力感測確保機器人能夠調整其運動，以防止對物體(ti) 施加過大壓力，從(cong) 而可以處理精致的物品或與(yu) 人類安全互動。
正如人類學習(xi) 根據肌肉和神經的反饋來調節力一樣，機器人也需要類似的反饋機製來學習(xi) 有效的運動技能。 力傳(chuan) 感器提供關(guan) 鍵輸入，使機器人能夠在行走時調整其握力或調整其平衡。
力感測使機器人能夠在不同環境中泛化技能。 例如，經過訓練可以搬運特定物體(ti) 的人形機器人可以應用類似的力學習(xi) 原理來搬運具有不同重量、形狀和紋理的其他物體(ti) ，從(cong) 而使其能夠適應各種情況。
通過將力傳(chuan) 感集成到模型訓練過程中，機器人可以更精確地調整其運動功能。 力反饋幫助機器人實時糾正錯誤，使它們(men) 在執行新的或不可預測的任務時能夠更快、更高效地適應。
強化學習(xi) (RL)允許機器人通過反複試驗進行學習(xi) ，在與(yu) 力傳(chuan) 感結合時尤其有效。 在這種設置中，力反饋提供機器人動作的實時數據，為(wei) 基於(yu) 獎勵的學習(xi) 提供直接途徑。
例如，負責抓取物體(ti) 的機器人可以使用力感應來調整其抓握強度，學習(xi) 各種材料和形狀的最佳壓力。力傳(chuan) 感與(yu) 強化學習(xi) 相結合，可以提高運動學習(xi) 的效率，使機器人能夠在現實場景中調整其行為(wei) ，而無需進行大量的預編程。
力傳(chuan) 感和人工智能集成正在各個(ge) 行業(ye) 中應用，以提高效率、安全性和精度。一些關(guan) 鍵示例包括：
配備力感應的人工智能機器人用於(yu) 微創手術，其中精確和精細的操作至關(guan) 重要。 力反饋通過提供手術期間施加的壓力的實時數據，使外科醫生能夠執行高度準確的手術。無法建模的組織的複雜力學是通過力傳(chuan) 感來測量的。
在康複中，具有力感應功能的人工智能機器人可幫助患者在受傷(shang) 後恢複運動技能。這些機器人根據患者的動作調整阻力和支撐，提供個(ge) 性化治療。
力傳(chuan) 感在製造業(ye) 中至關(guan) 重要，人工智能機器人在電子或汽車裝配等行業(ye) 處理精密部件。這些機器人可以實時調整力度，確保小心搬運零件。
Open-TeleVision機器人分揀罐
在麵向客戶的角色中，服務機器人使用力傳(chuan) 感器來處理物體(ti) 並與(yu) 人類安全交互，無論是提供食物、遞送包裹還是在零售環境中提供客戶幫助。
雖然力傳(chuan) 感和人工智能的集成帶來了眾(zhong) 多機遇，但也存在一些需要解決(jue) 的挑戰：
力傳(chuan) 感器的精度對於(yu) 機器人的精確操作至關(guan) 重要。確保傳(chuan) 感器能夠檢測壓力和阻力的細微變化，同時保持長期可靠，是一項重大挑戰。
力傳(chuan) 感器生成大量實時數據。人工智能算法必須有效地處理這些數據以做出及時的決(jue) 策，這可能需要大量的計算能力。
開發能夠有效地將力反饋納入決(jue) 策過程的人工智能算法非常複雜。挑戰在於(yu) 確保機器人能夠以安全有效的方式調整其動作。
人工智能驅動的機器人領域正在迅速發展，新的創新即將出現，這些創新可能會(hui) 重新定義(yi) 人形機器人的功能。力傳(chuan) 感技術已經小型化、輕量化，可以輕鬆地將觸覺集成到所有機器人中。
研究人員正在探索模仿人類皮膚的先進材料和傳(chuan) 感器，為(wei) 機器人提供更細致的觸覺。 這些發展將使機器人能夠以與(yu) 人手相同的靈敏度與(yu) 物體(ti) 進行交互。
機器人學習(xi) 的未來將涉及多種傳(chuan) 感方式（例如視覺、聽覺和力傳(chuan) 感）的融合，以提供對環境的更全麵的理解。 這將增強機器人在複雜、非結構化環境中導航並執行更廣泛任務的能力。
隨著人工智能和力感應的改進，人形機器人可能成為(wei) 家庭伴侶(lv) 和助手，幫助做日常家務、照顧老年人或幫助殘疾人。 力感測將在確保這些機器人與(yu) 人類機器人安全有效地互動方麵發揮關(guan) 鍵作用。
在模型訓練中使用力傳(chuan) 感將帶來更通用的機器人學習(xi) 方法，使機器人能夠從(cong) 更少的示例中學習(xi) 多種任務，並更好地適應新的情況。
Bota Systems 是高性能力扭矩傳(chuan) 感器的領先供應商，這些傳(chuan) 感器旨在增強機器人在各種應用中的功能。
這些傳(chuan) 感器使機器人能夠精確地檢測和響應物理交互，使其成為(wei) 需要精細運動控製的任務的理想選擇，例如裝配、操縱和人機協作。
他們(men) 的創新技術的一個(ge) 例子是 MiniONE 傳(chuan) 感器，這是一種緊湊、輕量的 6 軸力/扭矩傳(chuan) 感器，專(zhuan) 為(wei) 小型機械臂和無人機而設計。它可以高精度測量所有軸上的力和扭矩，使其適合拋光、去毛刺或機器人手術等精細任務。
Bota Systems 是擁有最先進力傳(chuan) 感技術的市場領導者。 借助 Bota Systems 的尖端力扭矩傳(chuan) 感器，機器人可以實現更高的精度、適應性和安全性，為(wei) 各行業(ye) 更先進的自動化鋪平道路。
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