Отрасли могут переосмыслить, как выполняется работа, повышая планку производительности и безопасности труда.
Роботы стали очень хороши в быстром перемещении, повторении шагов и выполнении задач, которые измотали бы нас с вами. Но попросите робота подобрать что-то хрупкое, необычной формы или слегка отличающееся от предыдущего предмета, и всё может быстро усложниться.
Здесь в дело вступает новое сотрудничество между ABB Robotics и PSYONIC. ABB Robotics работает с PSYONIC, калифорнийской бионической компанией, чтобы выяснить, могут ли реальные данные о прикосновениях и движениях от использования человеком протеза помочь в обучении роботизированных рук.
Другими словами, та же бионическая рука, которая помогает человеку захватывать инструмент, поднимать хрупкий предмет или регулировать давление в реальном времени, может помочь научить роботов лучше выполнять эти задачи.
Подпишитесь на мой БЕСПЛАТНЫЙ отчет CyberGuy
Рука PSYONIC Ability Hand может собирать данные о прикосновениях, движениях и силе захвата от реального использования человеком протеза. (ABB Robotics)
Как бионическая рука может научить робота
Сотрудничество сосредоточено на руке PSYONIC Ability Hand и коботе ABB GoFa. Ability Hand изначально была разработана для использования в качестве протеза. Она имеет многосуставные пальцы, датчики давления, вибрационную обратную связь и гибкую механику, позволяющую ей подстраиваться под предметы неправильной формы. Такое сочетание важно, потому что захват человека — это не одно фиксированное действие. Вы держите чашку кофе иначе, чем отвертку. Вы обращаетесь с яйцом иначе, чем с телефоном. Большинство из нас делают это не задумываясь.
Для роботов такая инстинктивная подстройка сложна. ABB и PSYONIC хотят изучить, как данные о движении, контакте и силе захвата от Ability Hand могут помочь обучить роботов обращаться с хрупкими, неровными или непредсказуемыми предметами. Кобот ABB GoFa представляет промышленную сторону уравнения, обеспечивая точность и повторяемость, необходимые для тестирования этих движений в контролируемой среде. Результатом может стать рука робота, которая учится на реальных данных о действиях человека, а затем применяет эту информацию для задач на заводе или складе.
Почему захват робота — такая сложная проблема
Промышленные роботы уже могут поднимать, перемещать, сваривать, сортировать и собирать с впечатляющей скоростью. Однако многие всё ещё испытывают трудности, когда задача требует тонкого осязания. Подумайте о роботе, поднимающем мягкую упаковку, медицинский компонент или деталь, которая слегка смещается на конвейере. Слишком сильное давление может повредить предмет. Слишком слабое давление может заставить робота уронить его. Малейшее изменение угла может нарушить весь процесс.
Вот почему захват и ловкость остаются серьёзными проблемами в автоматизации. ABB называет это ключевой частью «Автономной универсальной робототехники» (AVR) — своего видения роботов, способных чувствовать, рассуждать, двигаться и обращаться с предметами с точностью в меняющихся условиях.
Марк Сегура, президент ABB Robotics, сказал так: человеческая ловкость остаётся «одной из самых сложных вещей для воспроизведения в промышленной робототехнике». Он сказал, что сотрудничество с PSYONIC может помочь «закрыть давний разрыв» между ловкостью человека и робота. Именно в этом разрыве данная технология может реально изменить ситуацию.
Что делает PSYONIC Ability Hand особенной
Рука PSYONIC Ability Hand была создана, чтобы помогать людям. Она использует миоэлектрическое управление, тактильные датчики и податливую механику в легкой конструкции. Её датчики могут определять давление во время захвата, а вибрационная обратная связь помогает передавать ощущение прикосновения обратно человеку, использующему её. Та же способность восприятия может быть полезна для роботов.
PSYONIC заявляет, что Ability Hand может собирать подробные данные о движении, контакте и силе захвата. Когда эта рука используется людьми в реальных ситуациях, она может генерировать более естественный набор данных, чем демонстрация робота только в лаборатории.
Кобот ABB GoFa используется для тестирования того, как данные бионической руки могут помочь роботам обращаться с хрупкими и нестандартными предметами. (ABB Robotics)
Доктор Адил Ахтар, основатель и генеральный директор PSYONIC, назвал ловкое манипулирование «задачей не только аппаратного обеспечения, но и данных». Эта фраза действительно отражает суть. Лучшие руки роботов важны. Однако данные для обучения, лежащие в основе этих рук, могут оказаться решающими для того, насколько полезными они станут в реальных рабочих условиях.
Где данные бионической руки могут появиться в первую очередь
ABB и PSYONIC заявляют, что эта работа может найти применение в автомобилестроении, аэрокосмической отрасли, упаковке, логистике и биологических науках. Это логично. Это отрасли, где роботы уже играют важную роль, но где деликатное или вариативное обращение всё ещё может замедлять процессы. Робот, который может лучше регулировать свой захват, мог бы помочь с хрупкими компонентами, продуктами необычной формы, мягкой упаковкой или повторяющимися задачами, тяжелыми для тела человека.
Международная федерация робототехники также указала на продвинутый захват и цифровую интеграцию как на способ сократить время на проектирование до 30%. Это важно для компаний, потому что автоматизация часто задерживается из-за настройки, отладки и индивидуального проектирования. Если роботизированные руки с тактильными датчиками смогут сократить часть этой работы, компании смогут развертывать роботов быстрее и использовать их более гибко.
Как роботы, обученные осязанию, могут изменить работу на заводе
У этого есть и обнадеживающая сторона. Роботы, которые берут на себя повторяющуюся или эргономически сложную работу, могут снизить нагрузку на людей. Это может означать, что меньше работников будут вынуждены весь день выполнять одни и те же болезненные движения. Однако здесь есть и более масштабный вопрос о труде. Более способные роботы могут взять на себя задачи, которые раньше казались слишком вариативными для автоматизации. Это может повлиять на то, как компании будут нанимать, обучать и распределять работу в будущем.
Самый полезный вариант этой технологии поддерживал бы людей, а не просто заменял их. Например, роботы могли бы выполнять повторяющиеся захваты, в то время как работники сосредоточились бы на контроле, проверке качества, настройке оборудования и более квалифицированной работе.
Смотрите повтор CyberGuy Live: Заблокируйте свой телефон за 30 минут
Ваш телефон хранит вашу электронную почту, пароли, фотографии, банковские приложения и личные данные. В этом бесплатном повторе CyberGuy Live Курт «КиберГай» шаг за шагом проведет вас через простые исправления безопасности телефона, которые вы можете выполнить в своем темпе. Вы узнаете, как улучшить настройки конфиденциальности, распознавать последние телефонные мошенничества, использовать надежные инструменты безопасности и получите простой контрольный список для защиты. Смотрите повтор и загружайте наш контрольный список здесь: CyberGuyLive.com
Ключевые выводы Курта
ABB Robotics и PSYONIC применяют иной подход к одной из самых сложных проблем робототехники: осязанию. Вместо того чтобы обучать роботов только в лаборатории, они хотят использовать реальные данные о движении и захвате от бионической руки, которую люди уже используют. Это может помочь роботам лучше справляться с деликатными, вариативными задачами, которые традиционно было трудно автоматизировать. Это также может приблизить промышленных роботов к безопасной и эффективной работе рядом с людьми в большем количестве мест. Но человеческий аспект не должен затеряться в волнении. Если роботы будут учиться на человеческом осязании, компаниям необходимо быть прозрачными в отношении использования данных, влияния на рабочее место и тестирования безопасности.
Сотрудничество может помочь роботам стать более полезными на заводах, складах и других рабочих местах, где важен точный захват. (ABB Robotics)
Были бы вы спокойны, зная, что робот на работе был обучен с использованием реальных данных о прикосновениях человека? Дайте нам знать, написав на CyberGuy.com.
Подпишитесь на мой БЕСПЛАТНЫЙ отчет CyberGuy
Copyright 2026 CyberGuy.com. Все права защищены.
Курт «КиберГай» Кнутссон — удостоенный наград технический журналист, который глубоко любит технологии, оборудование и гаджеты, делающие жизнь лучше, и делится своими знаниями в эфире Fox News и FOX Business, начиная с утреннего шоу «FOX & Friends». Есть технический вопрос? Получите бесплатную рассылку CyberGuy от Курта, поделитесь своим мнением, идеей для статьи или комментарием на CyberGuy.com.
