导读
作者：溪岚
在协作这一方面，无论是人机协作还是机机协作似乎都不是一件太容易的事情。以搬运物品为例，当人类进行协作时，能够根据肌肉所感受到的力，自行进行调整，将物品抬到同一高度；而机器只能循着设定好的程序进行动作，对于物体的高低变化没有分辨能力，因此很难进行良好的协作。
麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）为了改善这一情况，对机器人的控制系统进行了探索，开发了一种叫做RoboRaise的新系统，能够监测人类手臂的水平变化，预测其上下移动方向，使机器人的控制更流畅、更自然。
使用该系统时，用户需要在肱二头肌和肱三头肌上贴上无创肌电图（EMG）传感器，系统便能够监测在手臂弯曲用力和放松时肌肉发出的不同的电信号，来判断该移动是向上还是向下。
然后系统会通过算法将这些信号转换为控制命令，使机器人实时调整到人类的相同高度上，误差不超过几英寸。
据研究人员介绍，任何新用户都可以快速简单地使用这个系统，不需要过多的步骤，只需要肌肉用力和放松几个来回，就能够完成校准，开始正式使用。
该团队对10名用户进行了系统测试，给出不同的高度，让人类将手臂隔空抬起到规定高度。一共分为三类实验：一是机器人仅记录数据但不移动；二是机器人跟随用户进行移动，但不抬举物体；三是机器人与用户一同抬举物体。
实验结果表明，当用户得到机器人的反馈时，达到的高度会更加准确，也就是说，该系统不仅能够帮助机器人适应人机协作方式，也能同时让人类对自己的动作误差有所认知并进行调整。
通过这个系统，机器人也能够不与人类动作同步，即不与人类手臂移动至同一高度，这样可以满足将物体倾斜放置的需求。用户在操作时只需要将胳膊小幅度地上抬或下降，机器人就能够一步一步地到达指定的位置。
由于系统检测的是肌肉运动的状态，每一个上抬或下降的动作在系统中都会被标注出来，机器人再据此执行动作。如此一来可操控的运动范围就大了许多，既可以同时抬起或放下物品，也能够根据需求倾斜放置物品。
同时，机器人也能根据用户的动作向前或向后移动，以拾取或放下物品，或者根据用户的需求保持某一姿势。
下面是这款系统的演示视频：
这款肌肉控制系统建立在该团队去年研发的一款脑波控制系统上，该系统同时结合了脑电图（EEG）和肌电图（EMG）的应用，在人类的头部和前臂放置电极，通过检测人类的脑电波发现机器人工作时是否出现了错误，再通过人类的手势选择正确的行为让机器人执行。
研究人员利用了“错误相关负电位（ErrPs）”的概念，当人类看到机器人行为错误时，错误相关负电位会自然发出信号，系统检测到信号便会立即停止行动（下图标星位置即为正确目标点）。
接着，人类利用前臂的动作对任务目标进行选择，机器人再依照正确的目标继续完成任务（钻孔上方亮点即为人类选择的目标）。
通过结合大脑和肌肉发出的信号，机器人完成任务的正确率从70%上升到了97%，有效地提升了人机沟通的效率。
新研发的肌肉控制系统则是将原系统内捕捉前臂的信号，转换成了捕捉上臂肌肉的信号，以预计人类手臂的动作。该系统还有一个版本，能够检测肱二头肌和肱三头肌的用力程度，判断人类握住物体的力度，使人类和机器人能够将手中的物体拉紧或进行拖拽。
目前团队主要测试该系统拾取和安装模拟飞机部件，由于该系统能够适用于任何一个机器人，研究人员认为它可以在建设施工场景中派上用场。未来，团队希望能够为系统添加更多种肌肉类型和传感器种类，以执行更复杂的任务。
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