机械“影子手”上线：玩转魔方不在话下

令人鼓舞的是，腾讯和香港中文大学的一组研究人员表示，他们设计了一款使用多指手的魔方操纵手。在发布在预印论文网站Arxiv.org上的一篇论文(“学习用灵巧的手来解魔方”)中，研究人员称他们由人工智能驱动的系统——包括一个用来求出最优动作顺序的魔方求解器，以及一个可控制五个手指的魔方操作器——在1400多次试验中取得90.3%的平均成功率。

“灵巧的手部操作是机器人达到人类水平的灵活性，完成涉及大量接触的日常任务的关键部分。”研究人员写道，“尽管取得了进展，但可靠的多指灵巧手操作仍然是一个开放的挑战，因为它具有复杂的接触模式、高维的动作空间和脆弱的机械结构。”

研究人员的系统在虚拟环境中操纵魔方。

该团队的解决方案是一个分层系统，它结合了基于模型和无模型的规划和操作组件。上面提到的魔方求解器负责寻找恢复魔方的最优动作顺序，而控制器——涉及两个原子动作、魔方旋转和分层操作——则负责一步一步地执行每个动作。

研究人员指出，运动学和关节运动使得部分动作比其他的动作更难完成。他们分别训练了几个模型，以便定量比较它们的可靠性。为了提高魔方旋转和分层操作（在没有得到反馈信号的情况下循序执行）的稳健性，他们实施了一个回退机制来一步步检查魔方的状态。

该团队利用Roboti的Mujoco（多关节接触动力学）来验证他们的方法。Mujoco是为机器人和生物力学的研究和开发而设计的一个物理引擎。在Mujoco内，他们使用了一个灵巧的人手大小的机械手。该机械手被称为“影子手”（Shadow Hand），它的中指和无名指各有三个驱动关节和一个欠驱动关节，小指和拇指有五个驱动关节(手腕有两个驱动关节)。在一个实验中，影子手的任务是操纵一个虚拟的魔方来实现一个目标姿态，而在另一个实验中，它必须操纵两层来实现一个目标角度。

研究人员表示，他们的模型的立方体旋转成功率稳定在90%以上(经过3万次训练后，他们将该数字提高到95.2%)，分层操作的平均成功率为90.3%。他们说，一起优化这两个原子操作，并将该系统部署到实际硬件上，可以进一步提高性能。

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