智慧進化：AI與機器人的完美融合 開啟動態環境新時代

人工智慧(AI)的蓬勃發展，為自動化機器人帶來革命性的突破，讓機器人具備適應環境變化的能力。過去幾十年間，機器人領域雖取得顯著進展，但仍面臨諸多挑戰，限制其實際應用成效。

傳統機器人多半依賴預設程式與固定配置，在突發狀況下顯得力不從心。透過整合AI技術的認知、分析、推論與決策能力，機器人得以展現更智慧的運作模式，大幅提升輔助人類的潛能。將AI技術匯入工程系統，可望在工業、農業、物流、醫療等領域實現更廣泛的應用，讓機器人能以更高自主性與效率執行複雜任務。

這項技術革新不僅釋放機器人在實際應用的無限可能，更能解決醫療與環境等迫切問題，推動工業4.0時代的智慧製造典範轉移。

香港理工大學機械工程學系智慧機器人與自動化講座教授、南京科技創新研究院院長張丹教授的研究團隊，運用AI技術成功開發出多款具備高動態效能的新型機器人系統。

該團隊近期提出全新的抓取姿勢檢測框架，採用深度神經網路生成精準的全方位(6自由度)抓取姿勢。為準確識別待抓取物體，研究人員運用卷積神經網路(CNN)分析多尺度圓柱體模型，精確掌握物體的位置與尺寸等幾何資訊。

透過多層感知器(MLP)最佳化機械手臂的抓取引數，包含夾爪寬度、抓取評分(針對特定平面旋轉角度與夾爪深度)以及碰撞檢測。這些引數將輸入框架內的演演算法，從預設配置延伸出完整的場景特化抓取姿勢。

實驗結果顯示，該方法在實驗室模擬中表現優異，實際測試平均成功率達84.46%，相較基準方法的78.31%更為出色。

此外，團隊也運用AI技術強化新型膝關節外骨骼機器人的功能與使用者體驗，協助膝關節損傷患者進行步態復健。這款外骨骼結構包含電動馬達驅動的膝關節屈伸輔助裝置、將重量傳遞至地面的踝關節，以及另一組馬達驅動的剛度調節機構。

研究採用長短期記憶(LSTM)網路實現即時非線性剛度與扭力調整，模擬人類膝關節的生物力學特性。該網路透過大量肌電圖(EMG)訊號與膝關節運動資料訓練，能依據使用者的生理訊號與運動狀態即時調整外骨骼引數，預測最佳調整值以適應各種步態需求，提升行走穩定性與舒適度。

整合基於徑向基函式(RBF)網路的自適應接受控制演演算法後，這款膝關節外骨骼能在不需力/扭矩感測器的情況下，自動調整關節角度與剛度引數，不僅提升位置控制精度，更強化對不同行走姿勢的反應能力。這種資料驅動的方法能持續最佳化模型預測，隨時間提升整體效能。

實驗證實，相較傳統固定控制方法，新模型在精度與即時反應方面表現更優異，能為不同行走速度的使用者生成理想的參考關節軌跡。

張教授團隊的研究成果顯示，AI技術(特別是深度學習)顯著提升機器人感知與理解環境的能力。這項進展為處理標準設定之外的任務，提供更有效率且靈活的解決方案。

AI與機器人的完美結合，不僅提升精準度與準確性，更為自動化機器人開創嶄新功能，實現即時決策與持續學習。隨著時間推移，機器人將不斷進化，在未來社會中扮演更加關鍵的角色。

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