還原魔方對(duì)人來(lái)說(shuō)是相對(duì)輕松的，可是對(duì)機(jī)器人來(lái)說(shuō)則是比較麻煩的。就以一個(gè)簡(jiǎn)單的二階魔方舉例，它就有3,674,160個(gè)變化狀態(tài)。不過(guò)，這也不代表機(jī)器人就無(wú)法還原魔方。近日，MIT的一項(xiàng)發(fā)明就解決了這個(gè)難題：0.38秒內(nèi)還原了一個(gè)二階魔方，不過(guò)，他們主要應(yīng)用了專門的電機(jī)和控制器。

 

　　而騰訊和香港中文大學(xué)的一組研究人員稱他們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)使用多指手的魔方操縱器。預(yù)印本服務(wù)器Arxiv.org上的一篇論文《學(xué)習(xí)用靈巧的手來(lái)還原魔方》，研究人員說(shuō)他們的人工智能驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)在1400次試驗(yàn)中的平均成功率為90.3％，這個(gè)系統(tǒng)包括了一個(gè)識(shí)別最佳移動(dòng)序列的魔方解法機(jī)器和一個(gè)能控制五個(gè)手指的魔方控制器。

 

　　研究人員寫道：“靈巧的手動(dòng)操控是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)人類靈活性的關(guān)鍵組成部分，完成每天的任務(wù)需要非常多的接觸。盡管取得了一定的進(jìn)展，但是可靠的多手指靈巧的手操作還是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)槠鋸?fù)雜的接觸模式、高維的活動(dòng)空間和脆弱的機(jī)械結(jié)構(gòu)。”
 

圖為研究人員的系統(tǒng)在虛擬環(huán)境中玩轉(zhuǎn)魔方

 

　　這個(gè)團(tuán)隊(duì)的解決方案是一個(gè)分層系統(tǒng)，它結(jié)合了基于模型和無(wú)模型的計(jì)劃和操作組件。上面提及到的魔方解法機(jī)器是用來(lái)找到還原魔方的最佳移動(dòng)序列，而控制器是用來(lái)逐步執(zhí)行每個(gè)移動(dòng)，它是由兩個(gè)原子動(dòng)作、魔方旋轉(zhuǎn)和一個(gè)逐層操作器組成。

 

　　這個(gè)團(tuán)隊(duì)指出，運(yùn)動(dòng)學(xué)和關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)使得一些動(dòng)作比其他動(dòng)作更難完成。為了定量比較它們的可靠性，研究人員分別訓(xùn)練了幾個(gè)模型。并且，為了提高魔方旋轉(zhuǎn)和逐層操作的穩(wěn)健性，但是由于這些操作是在沒(méi)有反饋信號(hào)的情況下順序執(zhí)行的，因此，他們實(shí)施了一個(gè)回滾機(jī)制，從而能夠檢查每個(gè)轉(zhuǎn)動(dòng)步驟中魔方的狀態(tài)。

 

　　這個(gè)團(tuán)隊(duì)使用的是Roboti公司的Mujoco（Multi-Joint dynamics with Contact具有接觸的多關(guān)節(jié)動(dòng)力學(xué)），這是一個(gè)專為機(jī)器人和生物力學(xué)研究和開(kāi)發(fā)而設(shè)計(jì)的物理引擎，從而驗(yàn)證他們的方法。在Mujoco內(nèi)，他們采用了一個(gè)靈巧的人體大小的操縱器，名為Shadow Hand，它有大拇指、中指、無(wú)名指和小拇指，中指和無(wú)名指都有三個(gè)驅(qū)動(dòng)和一個(gè)欠驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)，而小拇指和大拇指都有五個(gè)驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)（再加上一個(gè)帶有兩個(gè)驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)的手腕）。在一個(gè)實(shí)驗(yàn)中，Shadow Hand的任務(wù)是操縱虛擬魔方以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)姿勢(shì)，而在另一個(gè)實(shí)驗(yàn)中，它必須操縱兩層來(lái)達(dá)到目標(biāo)角度。
 

玩魔方的機(jī)器人

 

　　研究人員報(bào)告說(shuō)，利用他們的模型，魔方旋轉(zhuǎn)成功率超過(guò)了90％（后來(lái)在訓(xùn)練30000次后，成功率增加到了95.2％），分層操作的平均成功率為90.3％（隨機(jī)區(qū)塊為1000次）。他們說(shuō)，通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化兩個(gè)原子動(dòng)作，并在真實(shí)硬件上部署系統(tǒng)，可以進(jìn)一步提高性能。