该方法可能会改变未来的自动化。

英国工程师们采用一种新颖的方法来改进机器人抓取和处理易碎、滑溜或不对称物体的能力。这种突破性的防滑方法取得了令人印象深刻的效果，有望为制造业、医疗保健等各行各业实现更安全、更可靠的自动化铺平道路。

萨里大学计算机科学与电子工程学院的研究人员演示了这种方法，它可以让机器人预测物体何时可能滑落，并实时调整其运动以防止滑落。

该方法类似于人类自然调整运动的方式。这种仿生方法优于传统的抓握力策略，因为它可以让机器人更智能地移动并保持牢固的抓握，而无需简单地用力挤压。

机器人将采取更像人类的方式

“想象一下，当你端着一个开始滑落的盘子时，大多数人不会简单地用力握紧——他们会本能地调整手部动作，比如减速、倾斜或重新定位，以防止盘子掉落。传统上，机器人被训练成仅依靠抓握力，这对于易碎物品来说可能无效，甚至会造成损坏，”机器人学副教授阿米尔·埃斯法哈尼博士说道。

“我们教会了机器人采取更像人类的方式，感知物体何时可能滑落，并自动调整动作以确保物体安全。”

这项研究首次证明并量化了轨迹调节在人类和机器人防滑方面的有效性。

预测控制系统

研究结果表明，基于学习型“触觉前向模型”的预测控制系统能够让机器人预测物体何时可能滑落，并持续分析其计划内的运动。据一份新闻稿称，

研究人员还证明，该系统能够处理未经训练的物体和运动路径，凸显了其有效推广到现实世界的潜力。Esfahani认为，这种方法可能会改变未来的自动化格局，从医疗保健领域处理手术器械、制造业组装精密部件，到物流行业分拣笨重包裹或协助居家生活，都将是未来自动化领域的重大变革。

在各种工业和服务机器人应用中的潜力

“我们相信，我们的方法在各种工业和服务机器人应用中都具有显著潜力，我们的工作也为将机器人带入日常生活开辟了新的机遇。我们希望我们的研究成果能够启发该领域的未来研究，并进一步推动机器人技术领域的发展。”Esfahani 说道。

研究人员发现，确保机器人在操作过程中的稳定抓握对于灵巧可靠的性能至关重要。传统上，防滑控制依赖于抓握力的调节。

发表在《自然机器智能》杂志上的这项研究表明，轨迹调节为某些机器人操作任务中的防滑提供了一种有效的替代方案。

基于轨迹调节的滑移控制策略

“我们开发了一种基于轨迹调制的滑移控制策略，并将其与传统的基于抓握力的方法进行了比较。结果表明，在特定场景下，轨迹调制的效果显著优于抓握力控制，凸显了其作为一种稳健的滑移控制策略的潜力。”研究人员在研究中表示。

他们还证明，与人类类似，在模型预测控制框架内融入数据驱动的动作条件前向模型，是优化轨迹调制以防止滑移的关键。

“这些发现引入了一种利用轨迹自适应的预测控制框架，为滑移缓解提供了一个新的视角。这种方法增强了动态和非结构化环境中的抓握稳定性，从而提高了机器人系统在各种应用中的适应性。”研究人员在研究中补充道。