萊斯大學研究生DylanLosey領導的研究人員希望通過環(huán)境難以預測的復健、手術和訓練等交互任務。

協(xié)作機器人（cobot）的設計初衷是為了保證在與人類一同工作時的安全性，協(xié)作機器人的工作非常出色，但是它們不夠聰明，無法做到超出其編程動作序列以外的任何動作。

因此，當人在與機器人一同工作時碰到了機器人，機器人就會暫停。只有確認了安全或者人去重啟機器人，它們才會繼續(xù)完成任務。當協(xié)作機器人以這樣的方式運行，雖然它們成功地完成了任務，但是如果協(xié)作機器人更聰明，能夠根據(jù)人的指導來適應環(huán)境，那么它們能達到什么樣的新成就呢？

萊斯大學的研究人員開發(fā)了一種新的方式。當機器人完成任務時，他們用“溫和的反饋”來訓練機器人，實時手動地調(diào)整機器人的運動軌跡，最終目標是簡化的訓練協(xié)作機器人的過程。

機械工程、電氣和計算機工程及計算機學科學教授MarciaO’Malley說：“從歷史上看，機器人的職能是接管我們不想做的單調(diào)任務：制造、流水線、焊接和噴漆。隨著我們越來越愿意與科技分享個人信息，就像我的手表記錄了我的步數(shù)，科技也不斷轉化為具體的硬件?！?/p>

根據(jù)O’Malley和DylanLosey的說法，機器人將實體人機交互（pHRI）看作干擾，只有當交互結束時才會恢復其編程行為。

研究人員開發(fā)的萊斯算法允許機器人在受到中斷或被指導時重新計算其目標路徑——就像GPS系統(tǒng)計算替代路線一樣。

Losey和其他學生花費一個夏天的時間訓練協(xié)作機器人在桌面上遞送一個咖啡杯，并使用實體人機交互來幫助它避免使用電腦鍵盤。同時機器人手臂還要保持足夠低，以免杯子掉落。

“軌跡變形”有效地改變了協(xié)作機器人到達目地的方式。Losey表示：“通過觀察之后重新規(guī)劃機器人的期望軌跡，機器人能夠產(chǎn)生符合人類偏好的行為?！?/p>

這一測試及其他測試證明了軌跡變形使后續(xù)任務變得更容易，并且機器人只需要較少的交互就可以完成目標。實驗表明，即興互動可以編程自主機器人。

Losey說：“這項工作的范式轉移是，機器人不應該把人視為一種隨機的干擾，而應該把人視為一個理性的存在——人的交互是有原因的，人試圖傳達一些重要的信息?！皺C器人不應該試圖擺脫困境，它應該知道發(fā)生了什么事情，并更好地完成工作。”

研究人員計劃進一步完善萊斯算法，進而幫助協(xié)作機器人優(yōu)化完成任務所需的時間。

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