盖世汽车讯 机器人自动化技术的飞速发展有望彻底改变各行各业，并通过取代人类从事高风险、高体力劳动或重复性工作来改善人类的生活。虽然现有机器人在装配线等受控环境中表现出色，但自动化的最终前沿领域在于烹饪、照护老人和探索等任务中常见的动态环境。为实现这一目标，关键障碍之一是使机器人能够适应触摸。与人类的手不同，人类的手能够凭直觉调整抓握力以适应未知重量、摩擦力或刚度的物体，而大多数机器人系统缺乏这种至关重要的适应能力。
图片来源：庆应义塾大学
为将人类的精细动作转移到机器上，研究人员开发各种运动再现系统（motion reproduction systems，简称MRS）。这些系统的核心在于精确记录人类动作，并通过远程操作在机器人上重现这些动作。然而，如果被操作物体的属性发生变化或与记录的动作不匹配，MRS往往会遇到问题。这限制MRS的通用性，进而限制机器人的整体应用范围。
据外媒报道，为应对这一根本性挑战，由日本的庆应义塾大学（Keio University）主导的研究团队开发出一种基于高斯过程回归（Gaussian process regression，简称GPR）的运动再现系统，旨在自适应地建模和再现复杂的人体运动。通过学习人体运动与物体属性之间的关系，该方法使机器人能够利用少量训练数据集精确复制人类的抓取行为，并以惊人的精度和效率操作陌生的物体。
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