研究人员构想交互式网络物理人（iCPH）平台

东京科学大学的吉田英一教授提出了一种有趣的交互式网络物理人（iCPH）概念。

人类可以自然地执行各种复杂的任务，例如坐下和捡起物品。然而，这些活动涉及各种运动和多个接触点，这对机器人来说可能很困难。iCPH可以帮助解决这个问题。

理解和生成类人系统

该新平台可以帮助理解和生成使用各种接触丰富的全身运动的类人系统。

该工作发表在 Frontiers in Robotics and AI 上。

“如其名称所示，iCPH结合了物理和网络元素来捕捉人类运动，”吉田教授说。“而一个类人机器人作为人类的物理双胞胎，一个 数字双胞胎 存在于网络空间中，通过肌肉骨骼和机器人分析等技术进行建模。两个双胞胎相互补充。”

吉田教授通过该框架解决了几个问题，例如：

• 如何让类人机器人模仿人类动作?
• 如何让机器人学习和模拟人类行为?
• 如何让机器人与人类平滑自然地交互?

iCPH 框架

iCPH 框架的第一部分通过量化各种身体部位的运动来测量人类运动，并记录人类的接触序列。

该框架使得通过微分方程和接触运动网络的生成来描述各种运动。然后，类人机器人可以执行该网络。

对于数字双胞胎，它通过基于模型和机器学习的方法来学习网络。这些方法通过分析梯度计算方法连接起来，持续学习有助于教机器人模拟如何执行接触序列。

iCPH 框架的第三部分通过数据增强来丰富接触运动网络，然后应用向量量化技术。这种技术有助于提取表示接触运动语言的符号，使得可以在不熟悉的情况下生成接触运动。

所有这些意味着机器人可以通过使用平滑运动和多个接触点与人类交互来探索未知环境。

吉田教授提出了三个挑战，涉及一般描述符、持续学习和接触运动的符号化。要实现 iCPH，必须学会如何克服这些挑战。

“iCPH 的数据将公开并应用于解决社会和工业问题。类人机器人可以从许多任务中解放人类，例如提起重物和在危险环境中工作，这些任务会给人类带来沉重的负担并提高安全性，”吉田教授说。“iCPH 还可以用于监测人类执行的任务并帮助预防工作相关的疾病。最后，人类可以通过数字双胞胎远程控制类人机器人，让机器人执行大型设备安装和物体运输。”