研究人员设想交互式的网络物理人（iCPH）平台

东京科学大学的吉田英一教授提出了一个有趣的想法，即交互式的网络物理人（iCPH）。

人类可以自然地执行各种复杂的任务，例如坐下和拾取物品。然而，这些活动涉及各种运动和多个接触，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

该平台可以帮助理解和生成类人系统，该系统使用各种接触丰富的全身运动。

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

“正如名称所示，iCPH结合了物理和网络元素来捕捉人类运动，”吉田教授说。“虽然人形机器人作为人类的物理双胞胎，但数字双胞胎存在于网络空间中，模拟人类或机器人。后者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：

• 如何使人形机器人模仿人类动作？
• 如何使机器人学习和模拟人类行为？
• 如何使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身体各个部位的运动来测量人类运动，并记录人类接触的序列。

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成为可能。人形机器人可以根据该网络执行动作。

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。两者通过分析梯度计算方法相连，持续学习有助于教导机器人模拟如何执行接触序列。

iCPH 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，使得在没有经验的情况下生成接触运动成为可能。

所有这些意味着机器人可以通过使用平滑的运动和多个接触来探索未知环境并与人类交互。

吉田教授提出了三个挑战给 iCPH，这些挑战与一般描述符、持续学习和接触运动的符号化有关。要实现 iCPH，必须学会如何应对这些挑战。

“iCPH 的数据将公开并部署到现实问题中，以解决社会和工业问题。人形机器人可以让人类摆脱许多任务中的重担并提高安全性，例如抬重和在危险环境中工作，”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，人形机器人可以通过数字双胞胎远程由人类控制，这将使人形机器人能够执行大型设备安装和物体运输。”