機器人百科全書：從效能出發的全新分類法

在過去幾十年間，機器人學家開發了各式各樣的機器人系統，這些系統擁有不同的結構與功能。隨著機器人數量的不斷增加，如何輕鬆瞭解這些系統的獨特特性、差異以及在特定任務中的表現，變得越來越重要。慕尼黑工業大學（TUM）的研究團隊最近開發了一部名為「機器人之樹」的全新百科全書，旨在讓學習與比較現有機器人系統變得更加容易。這部百科全書發表於《自然機器智慧》期刊，其核心概念是根據機器人在不同任務中的效能表現進行分類。

「長久以來，我們一直夢想著能開發出像人類一樣理解環境並獨立執行任務的智慧機器人，」該論文的第一作者羅賓·珍妮·克爾施納（Robin Jeanne Kirschner）向《Tech Xplore》表示。「觸覺機器人的開發始於大約20年前，這類機器人能透過觸覺感知周遭環境。最初的系統是在每個關節中配備扭矩感應器的輕量化設計。隨著技術的進步，控制器與反應方案的改良，我們得以開發出能透過觸覺執行任務並感知環境的系統。」

目前大多數的機器人分類標準與方法並未考慮到系統適應環境並透過觸碰與物體成功互動的能力。這種能力不僅影響機器人的安全性，也決定了其在特定任務中的表現，並廣泛應用於各種實際場景中。「現有的系統分類方式仍舊基於個別機械特性、新控制器功能或感應系統的機械結構，而非實際效能，」克爾施納指出。「這種狹隘的分類方式往往忽略了元件之間的相互作用以及機器人裝置的核心目的：協助執行任務，這需要特定的能力。」

為克服現有機器人分類方法的限制，克爾施納與她的團隊開始測試各種現有系統，專注於影響其安全性的功能，例如檢測與其他物體接觸的能力。同時，他們也深入分析機器人任務，並制定多項指標，以評估機器人在安全性之外的能力，例如成功執行觸覺任務以及與人類舒適互動的能力。「透過測試多種機器人操作器，我們得以制定這些指標，並發現這些系統的觸覺適應性存在顯著差異，這表明需要一個適當的分類與百科全書——也就是『機器人之樹』。」

「機器人之樹」百科全書旨在持續更新，最終成為一個類似維基百科的平臺，收錄關於機器人及其能力的廣泛資訊，包括其基本結構、依賴的馬達或感應器，以及其物理互動的敏感度與可靠性（即觸覺適應性）和動作的精確度（即動作適應性）。「雖然我們最初是基於工業應用的特定指標來分析與分類現有的固定式操作器，但這部百科全書必須擴充套件到涵蓋其他機器人系統，例如人形機器人或移動機器人，」克爾施納解釋道。「其目的是有效引導機器人硬體與軟體的開發。」

與許多先前提出的機器人分類方法不同，「機器人之樹」百科全書明確地概述了不同機器人的專屬能力，並根據其觸覺適應性將機器人分為三大類，這反映了它們完成特定任務的適合程度。「這項基本洞察應被整合到應用設計、標準化工作以及未來的機器人開發中，」克爾施納表示。「透過調整硬體與軟體元件以實現特定流程的最佳效能，而非設計流程來適應系統的限制，我們能將機器人技術推向更高的效率與效能。」

這部由克爾施納與其團隊開發的新百科全書將為未來的研究提供參考，例如幫助其他電腦科學家與機器人學家識別最適合測試其演演算法的系統。與此同時，研究團隊計劃持續為「機器人之樹」新增資訊，包括其他機器人系統與相關指標。「我們正在多個方向上擴充套件這項工作，」克爾施納補充道。「我的重點是將這些關鍵發現與確保人類在協作中的安全性連結起來，強調機器人的觸覺能力。目標是實現觸覺機器人系統的可認證安全性。我們也與其他團隊合作，探索如何將『機器人之樹』擴充套件到其他領域，例如專為服務與照護任務設計的系統，包括人形機器人。」