日本松下控股公司 （Panasonic Holdings）已開發(fā)出一種技術，可有效地教授機器人執(zhí)行涉及接觸的動作。該技術能夠有效地傳授控制參數，使機器人既能正確執(zhí)行傳授的動作，又能在發(fā)生接觸時安全地執(zhí)行動作。

松下控股于2023年8月8日宣布，該公司已開發(fā)出一種技術，可有效地教授機器人執(zhí)行涉及接觸的動作。直接示教是指人直接移動機器人以示教其動作，要求機器人準確再現示教動作，同時降低與人或物體接觸的風險。然而，要在兩者之間取得平衡的控制卻極具挑戰(zhàn)性。

另一方面，阻抗控制是一種使機器人的動作具有彈簧般靈活性的控制技術，如果彈簧系統(tǒng)（阻抗增益）的參數設置得當，則可以在準確執(zhí)行示教動作的同時降低接觸風險。

然而，在一般的阻抗控制中，很難在安全性和動作準確性之間做出權衡。此外，要完成一項任務，必須準確地完成幾個連續(xù)動作，如接近門把手、轉動把手和開門，但每個動作的最佳阻抗增益卻各不相同。

因此，該公司設計了一種兩階段方法。首先對所教的動作序列進行分段，以便于優(yōu)化參數，然后使用多目標貝葉斯優(yōu)化法為每個分段找到最佳阻抗增益。

使用開發(fā)的方法學習阻抗控制參數的流程

開發(fā)的分割方法“IC-SLD（阻抗控制感知切換線性動力學）”假設一系列機器人運動是通過組合阻抗控制假設的彈簧系統(tǒng)的多個運動方程來生成的，作為推斷未知的問題方程中的阻抗增益和方程的切換時間。在IC-SLD方法中，由于最小化了實際示教軌跡和預測軌跡之間的差異以獲得解，因此與傳統(tǒng)方法相比，可以實現適合優(yōu)化的分割。

IC-SLD 和傳統(tǒng)方法在開門任務中的分割結果 

接下來，我們利用先驗知識通過貝葉斯優(yōu)化來搜索阻抗增益。通過使用 IC-SLD 輸出的阻抗增益的估計值作為候選解決方案，可以實現有效的優(yōu)化。使用模擬和實際設備進行的評估表明，與傳統(tǒng)方法相比，可以在更短的時間內學習阻抗增益。

使用所開發(fā)的方法通過仿真和實際機器學習阻抗增益的結果。橫軸是試驗次數，縱軸是綜合任務績效和安全性的指標