机器人是如何控制的呢？我们的手就像是大脑和物理世

我们的手就像是大脑和物理世界所表达的意图之间的桥梁，通过让我们将思想变成行动来实现我们的愿望。如果机器人要在交互方面真正发挥自己的潜能，那么至关重要的是，他们必须拥有一些类似的工具。
我们知道，机器人专家已经在制造一些。但是他们还需要聪明的人来控制它们-能够根据它们的形状以及它们的硬度或柔软度来正确地抓住它们。当您在办公室的第一天与您握手时，您不希望未来的机器人同事将您的手压成糊状。
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幸运的是，这就是德国研究人员正在研究的一种新的，受大脑启发的神经网络，它可以使机器人手（在这种情况下，是称为Schunk SVH 5手指的现有模型）学习如何选择通过选择正确的抓握动作，可以对不同形状和硬度等级的物体进行调整。在概念验证演示中，机器人的手能够捡起各种物体，包括但不限于塑料瓶、网球、海绵、橡皮鸭、钢笔和各种各样的气球。
我们的方法有两个主要组成部分：手的运动建模和顺应性控制，德国卡尔斯鲁厄FZI Forschungszentrum Informatik的研究科学家告诉《数字趋势》。手是在不同层次的层次结构中建模的，并且运动用运动图元表示。一个手指的所有关节都由原始手指协调。对于一种特定的抓握动作，所有的手指都由一个原始手来协调。
他解释说，换句话说，它可以以不同的方式合上手。该系统代表了开发用于执行此类动作的机器人系统的另一种方式。所涉及的神经网络可使手更智能地抓握，并在必要时进行实时调整。
【机器人是如何控制的呢？】Tieck继续说道：（SNN）是一种特殊的人工神经网络，它可以更精确地模拟实际神经元的工作方式。基于神经科学研究，有许多尖峰神经元模型。对于这项工作，我们使用了泄漏集成和发射（LIF）神经元。神经元之间的通信是基于事件的，使用尖峰。尖峰是离散的脉冲，而不是连续的信号。这减少了神经元之间发送的信息量，并提供了高能效率。