我们的双手就像是大脑和现实世界之间的桥梁，通过让我们将思想变成行动来实现我们的愿望。如果机器人要在交互方面真正发挥自己的潜能，那么至关重要的是，他们必须拥有一些与人类双手类似的工具。
我们知道，机器人专家已经在制造一些令人叹为观止的复杂的机器人手臂。但是他们还需要聪明的人来控制它们-能够根据机器手臂的形状以及它们的硬度或柔软度来正确地抓住它们。当您在办公室上班的第一天，你一定不希望与您，你未来的机器人同事将您的手撵成肉糊。
幸运的是，现在，德国研究人员正在研究的一种新的，受大脑操控的神经网络，它可以使机器人手（在这种情况下，称为Schunk SVH 5手指的现有模型）学习如何选择正确的抓握动作和力度，对不同形状和硬度等级的物体进行正确抓取。在概念验证演示中，机器人的手能够捡起各种物体，包括但不限于塑料瓶，网球，海绵，橡皮鸭，钢笔和各种各样的气球。
“我们的方法有两个主要组成部分：手的运动建模和顺应性控制，”德国卡尔斯鲁厄FZI Forschungszentrum Informatik的研究科学家Juan Camilo Vasquez Tieck告诉《数字趋势》。“手是在不同层次的层次结构中建模的，并且运动用运动图元表示。一个手指的所有关节都由原始手指协调。对于一种特定的抓握动作，所有的手指都由一个原始手来协调。”
换句话说，它可以以不同的方式合上手。该系统代表了开发用于执行此类动作的机器人系统的另一种方式。所涉及的神经网络可使手更智能地抓握，并在必要时进行实时调整。
（文章来源于机器认在线网）
