机器人根据物理定律运行，但物理相互作用的复杂性往往使得创建精确的数学模型变得具有挑战性。
人工智能的进步现在通过使用历史数据来开发模型来简化这一过程，帮助机器人更好地理解和导航其环境。机器人与人工智能 (AI) 相结合，正在改变制造、医疗保健和研究等行业。
在机器人技术和人工智能的交叉点，支持人工智能的机器人承诺更直观的交互方法，例如语音或文本命令，从而消除了传统编程的需要。
本文探讨了人工智能与机器人技术之间的关系，重点关注力传感在人工智能模型训练和增强机器人通用能力中的关键作用。
将人工智能 (AI) 集成到机器人技术中 彻底改变了机器与其环境交互的方式。传统上，机器人根据预先编程的指令进行操作，以高精度执行重复性任务，但缺乏适应性。
然而，人工智能的引入使机器人能够从环境中学习，为更复杂的任务做出决策，并随着时间的推移改进其功能。我们简单描述一下关键 为人工智能机器人提供动力的 关键人工智能技术。 人工智能技术为人工智能机器人提供动力。
机器学习使人工智能机器人能够识别模式、做出预测，并通过数据驱动的学习不断提高性能。例如，人工智能机器人可以从相机等视觉信息中识别物体。
深度学习是机器学习的一个子集，它使用神经网络使人工智能驱动的机器人能够处理大量数据并学习复杂的任务，例如图像识别和自然语言处理。
强化学习是一种基于试错的学习方法，其中人工智能机器人通过动态环境中的奖励和惩罚来学习最佳行动。通常，这些是身体动作，例如步行或跑步，以及较小程度的操纵物体。
强化学习在解决步行机器人的运动问题方面取得了令人瞩目的成果。强化学习在机器人领域取得成功的一个关键因素是，试错过程可以在模拟环境中多次运行，而无需在实际机器人上进行测试。
然而，强化学习在接触丰富的操作任务中面临局限性，例如清洁盘子或折叠布料。这主要是由于模拟的物理接触模型无法完全捕捉现实世界的动态。
模仿学习是机器学习中的一种技术，人工智能通过观察和模仿专家行为来学习执行任务，而不是被明确编程。它通常用于机器人技术，其目标是通过观看演示来教机器人复制人类行为。
这种方法使机器人能够更自然、直观地获得复杂的技能，因为它直接从示例中学习，而不是通过试错或预定义规则进行学习。
模仿学习弥合了人类专业知识和自主机器行为之间的差距，使其对于直接编程困难或不切实际的应用非常有用，例如在动态和非结构化的现实环境中。
在实践中，所需的数据涉及人类演示。一端的人通过“领导者”设备远程操作机器人，直接命令“跟随者”机器人。 “领导者”确保“追随者”完成任务。数据被记录并输入人工智能进行训练。
多次执行此操作，直到记录所有或足够数量的“片段”。这些事件包括来自机器人传感和驱动系统的数据。其他一些技术涉及记录人类行为的视频演示。在这种情况下，力感测是不可能的，因为视频仅包含位置信息。
自然语言处理使机器人能够理解并响应人类语言，从而增强沟通和人机协作。通常需要识别和分解通过人类语言发出的命令，以便随后将其输入机器人的决策单元，在该单元中它可以识别该任务在物理上是否可行。
现在我们已经熟悉了关键的人工智能技术，让我们继续讨论这些技术如何帮助机器人模型训练。
机器人技术中的模型训练 是指机器人使用来自传感器的数据来改善其行为、预测未来结果并做出自主决策的过程。 通过前面描述的人工智能技术和算法，机器人可以开发其环境模型和自身的身体能力，这使它们能够在没有持续人类干预的情况下执行任务。
例如，学习如何在杂乱的空间中导航的机器人可以通过最少的重新编程将该知识应用到不同的环境中。
类人机器人被设计成类似于人类形态，从这些人工智能方法中受益匪浅，因为它们必须在以人类为中心的环境中运行。通过不断学习，他们可以适应新的任务，例如搬运物体、与人互动或响应环境的动态变化。
特斯拉的人形机器人就是一个很好的例子，它利用端到端人工智能 根据实时数据而不是预设规则来执行任务。这些机器人最初由人类远程操作以收集数据，通过反复演示来学习和完善其模型，随着时间的推移不断提高其性能。
Tesla Optimus Gen 2 类人机器人
为了学习和适应，人工智能驱动的机器人需要来自物理世界的实时数据。这就是“力传感”变得至关重要的地方。让我们探讨力传感如何在新兴的人工智能和机器人时代发挥关键作用。
将力感应融入模型训练中有助于人形机器人中的人工智能模型理解其身体与环境之间的物理相互作用。通过测量机器人遇到的力，力传感器有助于构建物理智能，使机器人能够执行复杂的任务，例如行走、抓取以及与人类安全交互。
据估计，机器人成本的30%以上来自6D力扭矩传感器、1D力传感器和1D扭矩传感器。
力传感 是机器人感知和测量其遇到的力的能力。这种能力对于任何机器人执行复杂的任务尤其重要，例如行走、抓取物体以及与人类和环境中的其他物体安全地交互。
机器人是受物理定律支配的机器。这些物理原理的复杂性有时会使创建确定性数学模型变得具有挑战性。然而，人工智能的进步使得通过分析历史数据来开发此类模型变得更加容易。
当向物体施加力时，物体就会移动。运动是力的结果。正如文本对于语言模型 (LLM) 至关重要一样，力对于机器人 AI 来说也是基础。
人工智能人形机器人由于其拟人化设计而面临着独特的挑战。
平衡与稳定
为了像人类一样行走或奔跑，人形机器人需要用两条腿动态保持平衡。脚和关节中的力感应有助于保持稳定性，并确保机器人能够根据不平坦的表面或意外的平衡变化调整其运动。
人机协作
在工业环境或医疗环境中，机器人经常与人类并肩工作。力感测使这些机器人能够检测人类的触摸，实时协作，并对任何不安全条件做出快速反应，使它们成为更安全、更可靠的同事。
例如，在协助人类进行医疗保健或老年护理时，人形机器人必须温和、安全地互动。力感测确保机器人在抬起或移动患者时能够测量适当的压力，避免受伤或不适。
抓住易碎物体
带有力传感器的人工智能人形机器人可以在握住玻璃器皿或电子产品等精致物体时调整其握力，确保它们不会因压力过大而损坏。
模拟人类手部动作
在打字或使用工具等复杂任务中，人形机器人依靠力传感器来模仿人手的精细运动技能。这种能力在手术或制造等精度至关重要的行业中尤其重要。
• 触觉传感器： 这些传感器模仿人类的触觉，使人形机器人能够感知纹理并检测它们何时抓取或操纵物体。
• 1 轴关节扭矩传感器： 用于测量旋转力，扭矩传感器帮助机器人监测运动过程中关节所施加的力的大小。
• 6 轴力扭矩传感器：这些传感器测量三个力分量和三个扭矩分量。它们通常安装在人形机器人的手腕、手或抓手后面以及脚踝处。
• 1 轴力传感器：这些传感器安装在用于移动肢体的线性执行器的固定装置中。
• 压力传感器： 这些传感器测量施加的压力，使机器人能够确定在不损坏物体的情况下握住或移动物体所需的力的大小。
将力感测融入人工智能人形机器人中，可以更好地与物理世界交互，并通过以下方式显着增强学习能力：
专为社交互动和协助而设计的人形机器人需要安全、适当地处理物体。 力感测确保机器人能够调整其运动，以防止对物体施加过大压力，从而可以处理精致的物品或与人类安全互动。
正如人类学习根据肌肉和神经的反馈来调节力一样，机器人也需要类似的反馈机制来学习有效的运动技能。 力传感器提供关键输入，使机器人能够在行走时调整其握力或调整其平衡。
力感测使机器人能够在不同环境中泛化技能。 例如，经过训练可以搬运特定物体的人形机器人可以应用类似的力学习原理来搬运具有不同重量、形状和纹理的其他物体，从而使其能够适应各种情况。
通过将力传感集成到模型训练过程中，机器人可以更精确地调整其运动功能。 力反馈帮助机器人实时纠正错误，使它们在执行新的或不可预测的任务时能够更快、更高效地适应。
强化学习 (RL)允许机器人通过反复试验进行学习，在与力传感结合时尤其有效。 在这种设置中，力反馈提供机器人动作的实时数据，为基于奖励的学习提供直接途径。
例如，负责抓取物体的机器人可以使用力感应来调整其抓握强度，学习各种材料和形状的最佳压力。力传感与强化学习相结合，可以提高运动学习的效率，使机器人能够在现实场景中调整其行为，而无需进行大量的预编程。
力传感和人工智能集成正在各个行业中应用，以提高效率、安全性和精度。一些关键示例包括：
配备力感应的人工智能机器人用于微创手术，其中精确和精细的操作至关重要。 力反馈通过提供手术期间施加的压力的实时数据，使外科医生能够执行高度准确的手术。无法建模的组织的复杂力学是通过力传感来测量的。
在康复中，具有力感应功能的人工智能机器人可帮助患者在受伤后恢复运动技能。这些机器人根据患者的动作调整阻力和支撑，提供个性化治疗。
力传感在制造业中至关重要，人工智能机器人在电子或汽车装配等行业处理精密部件。这些机器人可以实时调整力度，确保小心搬运零件。
Open-TeleVision机器人分拣罐
在面向客户的角色中，服务机器人使用力传感器来处理物体并与人类安全交互，无论是提供食物、递送包裹还是在零售环境中提供客户帮助。
虽然力传感和人工智能的集成带来了众多机遇，但也存在一些需要解决的挑战：
力传感器的精度对于机器人的精确操作至关重要。确保传感器能够检测压力和阻力的细微变化，同时保持长期可靠，是一项重大挑战。
力传感器生成大量实时数据。人工智能算法必须有效地处理这些数据以做出及时的决策，这可能需要大量的计算能力。
开发能够有效地将力反馈纳入决策过程的人工智能算法非常复杂。挑战在于确保机器人能够以安全有效的方式调整其动作。
人工智能驱动的机器人领域正在迅速发展，新的创新即将出现，这些创新可能会重新定义人形机器人的功能。力传感技术已经小型化、轻量化，可以轻松地将触觉集成到所有机器人中。
研究人员正在探索模仿人类皮肤的先进材料和传感器，为机器人提供更细致的触觉。 这些发展将使机器人能够以与人手相同的灵敏度与物体进行交互。
机器人学习的未来将涉及多种传感方式（例如视觉、听觉和力传感）的融合，以提供对环境的更全面的理解。 这将增强机器人在复杂、非结构化环境中导航并执行更广泛任务的能力。
随着人工智能和力感应的改进，人形机器人可能成为家庭伴侣和助手，帮助做日常家务、照顾老年人或帮助残疾人。 力感测将在确保这些机器人与人类机器人安全有效地互动方面发挥关键作用。
在模型训练中使用力传感将带来更通用的机器人学习方法，使机器人能够从更少的示例中学习多种任务，并更好地适应新的情况。
Bota Systems 是高性能力扭矩传感器的领先供应商，这些传感器旨在增强机器人在各种应用中的功能。
这些传感器使机器人能够精确地检测和响应物理交互，使其成为需要精细运动控制的任务的理想选择，例如装配、操纵和人机协作。
他们的创新技术的一个例子是 MiniONE 传感器，这是一种紧凑、轻量的 6 轴力/扭矩传感器，专为小型机械臂和无人机而设计。它可以高精度测量所有轴上的力和扭矩，使其适合抛光、去毛刺或机器人手术等精细任务。
Bota Systems 是拥有最先进力传感技术的市场领导者。 借助 Bota Systems 的尖端力扭矩传感器，机器人可以实现更高的精度、适应性和安全性，为各行业更先进的自动化铺平道路。
• TORQUE-LINK-200 无线扭矩/应变传感器节点
• Bota Systems MiniONE 微型数字六轴力扭矩传感器
• Bota Systems Medusa FT 超灵敏力扭矩传感器
• Bota Systems Rokubi FT 6 轴力扭矩传感器
• Bota Systems SensONE 6 轴力扭矩传感器
