文章|英特尔中国研究院 别误会，我们今天要讲的不是奇幻魔法，而是机器人！在当今高度智能化的时代，无人机已经在记录我们的生活，自动驾驶汽车已经开始上路测试，物流机器人正在广泛推广。
不难发现，机器人与我们的生活联系越来越紧密。
然而，机器人产业的快速发展尚未让普罗大众欢呼雀跃。
对于普通人来说，机器人的工业应用离他们太遥远了。
他们或许也无法理解，为什么在工业上广泛应用的机器人却迟迟未能进入“寻常百姓家”？事实上，由于工厂环境比较简单，工业机器人只需按照设定的程序运行即可批量完成流水线作业。
（车间内的工业机器人）然而，人类世界是复杂的，这种非结构化的环境给机器人的高效运行带来了很大的困难。
能够真正走进千家万户、给每个人带来欢乐和便利的服务机器人少之又少。
抛开更复杂的任务不谈，仅仅让机器人递给我们一杯泡好的热茶，让我们通过指令“从空中取回物体”，仍然需要克服一些技术困难。
感知技术 为了让机器人很好地完成抓取物体的任务，机器人需要传感器（如英特尔? 实感? 摄像头）来确定物体的位置和方向。
传感器相当于机器人的眼睛。
机器人可以通过传感器实时获取环境的RGBD信息。
通过神经网络可以识别环境中预先学习的物体并获得其对应的空间位置。
然而，家庭场景非常复杂，包含各种类型的对象。
在这样的环境下，机器人如何自动准确地识别、分割和计算目标物体的位置和形状信息仍然是一个问题。
仅用一双眼睛抓取规则显然无法帮助我们实现“空中取物”。
家庭环境中有各种各样的物体。
为了适应这些不同类型和形状的物体，机器人还需要一对灵巧的机械手。
在执行抓取任务时，机器人的抓取规划可以分为两部分：手臂运动规划和手部抓取规划。
当手臂运动时，需要使用外部传感器，例如英特尔? 实感? 摄像头，将环境信息导入模拟环境中以进行避障。
通过优化运动路径，保证手臂能够安全、高效地运动到机器人需要抓取的位置。
姿势。
借助 GraspIt! 等工具可以模拟生成手部的抓握姿势！ （用于机器人抓取的开源模拟软件），或者可以通过经过训练的神经网络生成。
这些方法需要确保生成的姿势能够在理想条件下成功掌握。
简而言之，就是让机器人在识别物体后学会寻找抓取物体的路径，并调整到合适的手势。
但路径和手势的选择太多，机器人也在为如何出色地执行任务而苦苦挣扎。
（机械臂和夹具是通过安装在机械臂上的传感器信号来控制的。
）现实生活环境的变化很可能会导致“外出时不遵守军令”的情况。
机器人在执行特定任务时所规划的策略可能无法一一重现。
此外，机器人获取的外部数据中会存在大量噪声，预先规划的策略可能无法保证成功捕获。
这时就需要利用安装在机械手上的传感器来提供实时末端感知和快速调节功能。
根据传感器信息，可以实时判断物体抓取是否稳定，并做出相应调整，以保证抓取的稳定性。
如何及时、灵活地处理随时可能出现的小情况，正是实现稳定爬取需要解决的问题。
如下图所示，当研究人员不断往杯子里添加物体时，机器人会实时调整手指的位置和抓握的力度，以保证抓握的稳定性。
（图片来源：《机器人抓取的前世今生》，作者李淼）学习能力你绝对不想要一个永远举一反三的机器人。
当环境发生变化时，你肯定希望它能够快速学习并适应新的工作环境。
实验室或工厂的训练场景无法涵盖机器人进入家庭后将面临的所有任务。
无论是选择泛化能力更强的模型，还是利用模仿学习来获取新技能，如何让机器人拥有能够持续学习的“最强大的大脑”，也是我们需要努力的方向。
当然，在克服了这四大难题之后，想要实现机器人的广泛家庭使用，让每个人都能“远距离拿东西”，我们还是要考虑一个很现实的因素，那就是成本！目前，服务型机械臂的普及度逐渐提升，更多机械臂厂商开始推出低成本的服务型机械臂。
相信在不久的将来，机械臂的成本有望大幅下降。
在机器人抓手领域，虽然已经广泛应用的机械抓手不足以应对复杂的家居环境，但在抓取需求的驱动下，其成本也会从少则十万到近百元不等。
情况正在逐渐接近平价，设计将进一步优化。
在机器人这样的综合性学科领域，软硬件的深度融合能够更有效地推动技术发展。
目前，英特尔中国研究院团队致力于解决机器人抓取和控制面临的问题，从基于RGBD和力传感信息的多传感器融合入手，利用自主研发的机械臂平台开展机器人抓取相关技术和控制。
研究中，请继续关注。