日本研究人员近日研发出一种自适应运动复现系统，仅需少量训练数据即可让机器人完成类人动作。尽管机器人自动化技术发展迅猛，但大多数系统在物体重量、硬度或纹理发生变化时仍难以应对。预先训练的动作一旦脱离受控环境往往失效，导致机器人大多只能执行工厂车间里的可预测任务。

随着机器人进入厨房、医院、家庭等真实场景，这种局限性变得尤为突出。在这些动态环境中，机器人必须像人类那样本能地调整抓握和施力方式。

与人类双手不同，机器人系统缺乏对陌生物体的直觉适应能力，这已成为机器人在动态非结构化环境中部署的最大障碍之一。

让机器人学会"感知"
为攻克这一难题，日本庆应义塾大学研究团队开发出基于高斯过程回归的自适应运动复现系统。传统运动复现系统通常通过遥操作记录人类动作并在机器人上复现，但当物体物理特性与原始训练数据不同时，这些系统就会失效。

这项研究突破线性模型局限，采用高斯过程回归技术，能以有限数据映射复杂的非线性关系。通过记录人类对不同硬度物体的抓取动作，系统可学习物体特性与人类施力、位置之间的关联，从而推断人类运动意图，并对全新物体生成适宜动作。

卓越性能与广阔前景
研究团队将该系统与传统运动复现系统、线性插值方法及典型模仿学习模型进行对比测试。在处理训练数据范围内的物体时，新系统将位置误差降低至少40%，力量误差减少34%；面对超出训练范围的物体时，位置误差降幅达74%。在所有测试场景中，基于高斯过程回归的系统均大幅超越现有方法。

这项仅需少量数据即可精确复现类人动作的技术，有望显著降低自适应机器人在各行业部署的成本与复杂度。研究负责人指出："该技术既适用于每次需调整动作的辅助机器人，也能帮助那些因训练数据需求量大而难以采用机器学习的公司降低门槛。"

该研究建立在庆应义塾大学在力触觉反馈、运动建模和触觉技术领域的长期积累之上。团队此前研发的灵敏机械臂和化身机器人已获得电气电子工程师学会、日本政府及《福布斯》的认可。通过赋予机器人更接近人类的触觉适应能力，这项研究让自动化技术在不可预测的现实世界中可靠运行的目标又向前迈进了一步。