研究人员设想交互式网络物理人(iCPH)平台

东京理科大学的Eiichi Yoshida教授提出了一个有趣的交互式网络物理人(iCPH)的想法。

人类可以自然地执行各种复杂的任务，例如坐下和捡起物品。然而，这些活动涉及各种动作并需要多次接触，这对机器人来说可能很困难。iCPH可以帮助解决这个问题。

理解和生成类人系统

新平台可以帮助理解和生成使用各种接触丰富的全身运动的类人系统。

这项工作发表在Frontiers in Robotics and AI上。

“顾名思义，iCPH结合了物理和网络元素来捕捉人体动作，”吉田教授说。“虽然类人机器人充当人类的物理双胞胎，但数字双胞胎作为网络空间中的模拟人或机器人存在。后者是通过肌肉骨骼和机器人分析等技术建模的。这两个双胞胎互补。”

Yoshida教授用该框架解决了几个问题，例如：

类人动物如何模仿人类的观念?

机器人如何学习和模拟人类行为?

机器人如何与人类流畅、自然地互动?

iCPH框架

iCPH框架的第一部分通过量化身体各部位的运动来测量人体运动。它还记录了人类的联系顺序。

该框架能够通过微分方程对各种运动进行通用描述，以及接触运动网络的生成。然后类人动物可以在这个网络上行动。

当涉及到数字双胞胎时，它通过基于模型和机器学习的方法来学习网络。这两者通过分析梯度计算方法连接，持续学习有助于教会机器人模拟如何执行接触序列。

iCPH的第三部分在应用矢量量化技术之前通过数据扩充丰富了接触运动网络。该技术有助于提取表示接触动作语言的符号，从而能够在没有经验的情况下生成接触动作。

所有这一切都意味着机器人可以探索未知环境，同时通过使用流畅的动作和许多接触与人类互动。

Yoshida教授为iCPH提出了三个挑战，涉及一般描述符、持续学习和接触运动的符号化。要实现iCPH，它必须学习如何导航它们*.*

“来自iCPH的数据将被公开并部署到现实生活中，以解决社会和工业问题。人形机器人可以将人类从许多涉及沉重负担的任务中解放出来，并提高他们的安全性，例如举起重物和在危险环境中工作，”吉田教授说。“iCPH还可用于监控人类执行的任务并帮助预防与工作相关的疾病。最后，人形机器人可以通过数字孪生体被人类远程控制，这将允许人形机器人承担大型设备安装和物体运输。”