maxon 故事
迄今为止最灵敏、最耐用的机械手
当 Google DeepMind 想要为他们的 AI 机器学习最新项目配备一只机械手时，他们选择了 Shadow Robot。这款最新作品不仅是迄今为止最灵敏、最灵巧的机械手之一，而且它足够坚固，可以承受破坏以前设计的冲击。
纵观人类历史，我们双手的能力所发挥的作用不容小觑。从史前最早工具中的人体操作到现代外科医生所展示的精确性，这种灵巧性基于由 27 块骨骼和 30 多块肌肉组成的肢体，由可能是最人性化的器官——大脑引导。
这种复杂性使得机械手的控制非常具有挑战性。在机器人技术领域，没有比以精确的速度和力量抓取和操纵物体所需的精细运动技能更高的水平了。
与此同时，像 Google DeepMind 这样的公司正在突破人工智能 （AI） 的界限。他们试图了解机器可以学习什么来拓宽现实可能性的范围并指导研究。Shadow Robot 在这段一个模型正在学习如何快速完成魔方的视频中向市场展示了他们的能力。
DEX-EE 的独特设计是一项关键创新
适用于现实世界的机械手
Shadow Robot 与 OpenAI 合作开发的 Shadow Hand 给 Google DeepMind 团队留下了深刻的印象。但这个新项目需要更多的东西。
Shadow Robot 总监 Rich Walker 解释说：“ 需要此次设计目标是一款能够学习实际任务的机械手。这只手必须是迄今为止最灵巧、最敏感的手，但与他们测试过的其他机器人不同，他们需要它即使在艰巨、实际任务中受到冲击时也能生存。
深度学习需要大量传感器来实现大规模数据收集，因此 Shadow Robot 开始设计一只手，正如 Rich 所说，“传感器比在任何其他情况下都多得多”。
目标是创造一种具有高灵巧性、灵敏度和稳健性的机器人手，用于现实世界的学习任务，而不必复制人手的外观。为了最好地满足这些需求，该设计依赖于三个坚固的手指和一只比人手大约 50% 的机械手。
最终DEX-EE被设计成一种充满高速传感器网络的机械手，可提供丰富的数据，包括位置、力和惯性测量。每根手指有数百个触觉感应通道，将压力感应优化到令人眼花缭乱的水平，几乎类似于人的手。
推动系统创新
为了精细控制力的施加并驱动手中的关节阵列，Shadow Robot 需要依靠功能强大的驱动系统。DEX-EE 的一个关键创新是其独特的设计，其特点是肌腱驱动系统每个关节使用多个电机，而不是典型的每个关节一个电机的方法。
五个电机驱动三个手指上的四个关节，这种方法消除了反冲，即运动方向相反时可能发生的“背隙”，以优化受控运动。通过仔细的运动控制，每个关节都可以模拟零关节扭矩，使 DEX-EE 能够精细敏感的运动控制，并能够无风险地处理精细物体。
为了DEX-EE能够实现质量可靠，性能优越的产品特性，Shadow Robot 求助于其最初的驱动系统合作伙伴。
“maxon motors 拥有悠久的制造历史，其技术背景对 DEX-EE 的要求至关重要”，Rich 说。“对于在仿生机器人领域可投入实际应用的严格要求，情况尤其如此。”
DEX-EE集成了15台maxon DCX16直流电机，可实现机械手在肌腱上施加足够力达到所需的高扭矩密度。这使手能够以所需的达到和力量移动，以进行抓握和握持等动作。同时，电机必须足够紧凑，以适合每个手指底座的范围。
电机的无铁芯绕组还消除了齿槽效应，即传统铁芯设计产生的相对抖动。这有助于实现平稳、受控的运动，这对于 DEX-EE 在最精细的任务中达到严格的精度水平至关重要。低公差的设计和制造以及优质材料确保安静运行并实现高耐用性。
机械手的未来
超过 1,000 小时的测试确保了 DEX-EE 的性能和可靠性。这包括模拟一个称为策略学习的过程，其中 AI 通过涉及重复的随机运动来探索如何有效地完成任务，这也会导致机械应力。Shadow Robot 团队还对 DEX-EE 进行了高度的冲击和冲击测试，涉及活塞和各种工具。
Google DeepMind 已经发布了展示 DEX-EE 功能的研究，其中包括一段视频，该视频演示了机械手能够在充分封闭在机器人手周围的狭窄工作空间内操纵和插入连接器，以便在手移动时施加冲击。 这项任务突出了 DEX-EE 的稳健性，展示了它如何承受与工作区墙壁的反复碰撞，同时仍能完成任务。
“Google DeepMind 将 DEX-EE 用作研究平台，以研究现实世界环境中的学习情况，而手的坚固性和灵敏度使其能够以会损坏传统机器人的方式与物体互动，”Rich 说。
DEX-EE 现在也可以面向更广泛的组织机构作为一个研究平台。虽然 Shadow Robot 的创建是为了进一步加深我们对日常环境中机器学习的理解，但 Rich 认为，复杂的机械手技术将越来越多地融入未来的日常生活中。Shadow Robot 的总监表示，随着技术变得日常化，“机器人”标签可能会随着这些设备变得司空见惯而开始消失。
“未来，从事机器人工作的人将开发我们每天都在使用的设备。在那个阶段，我们不会再称它为“机器人”。那么，我们的感知可能不再像我们目前对机器人应该是什么的想法那样令人兴奋，但实际上，这些设备对人类的用处可能比我们最初想象的要大得多。
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