盖世汽车讯 机器可能很擅长处理像盒子这样简单的物体，但当它试图处理像香蕉这样形状不规则的物体时，却常常失败。

据外媒报道，瑞士洛桑联邦理工学院（Swiss Federal Technology Institute of Technology，EPFL）和Idiap研究所（Idiap Research Institute）的研究人员开发出一种新方法，通过教会机器人适应它们面临的任何物体的独特几何形状，使其能够更可靠地处理各种不同形状的物体。

相关研究成果发表于期刊《Science Robotics》。

图片来源：期刊《Science Robotics》

对大多数人来说，削土豆皮、切黄瓜或洗碗等日常任务简单轻松，几乎不需要思考。然而，对机器人而言，这些任务却带来了一系列挑战。

处理形状规则的物体时，机器人可以遵循预设路径和固定方向。但杯子、水果和工具等物体形状各异、大小不一，其几何形状、比例和表面曲率也各不相同。虽然可以对机器人进行编程以处理不同的形状或形状组合，但要使其能够处理众多不规则的物体仍然十分困难。

绘制日常物体几何图形

研究团队开发了一种几何感知系统，使机器人能够处理一些我们人类能轻松完成的任务。他们设计了一种方法，使机器人能够构建不规则物体上的运动方向图，从而持续确定物体表面每个点的运动方式。

该系统使用立体摄像头捕捉物体的三维图像。然后，系统会处理这些图像，生成坐标云，作为机械臂的引导。接着，通过一种称为迁移的过程，机器人可以将从一个物体上学到的技能应用到完全不同的形状上，而无需重新学习。该研究的作者表示：“我们的表征方法实现了跨形状的任务迁移，从而应对日常物体形状的巨大差异。”

测试结果及未来发展

在测试中，研究团队的机器人成功地完成了剥皮、切片和清洁等任务，处理了各种它以前从未见过的物体，即使摄像头数据不完整也能正常工作。由于该系统采用数学方法对接收到的信息进行平滑处理，因此机器人受微小误差或3D数据缺失的影响较小。

研究人员表示：“通过对目标物体的点云和关键点进行扩散处理，我们开发了一种计算效率高且稳定性强的方法，即使在传感器数据不完整或存在噪声的情况下，也能在线计算这些局部帧。”

虽然结果令人满意，但研究团队认为仍有改进空间。例如，在机器人开始执行任务之前，该系统使用的物体上的几个关键点需要手动标记。研究人员希望未来能够实现这一步骤的自动化。此外，他们还希望在更复杂、触碰后会改变形状的柔软物体（例如海绵）上测试这项技术。