Clone Robotics 新推出一款筋肉感十足的白色機器人 Torso

 人形機器人話題持續熱，波蘭一家新創公司 Clone Robotics 新推出一款筋肉感十足的白色機器人 Torso，引起了外界關注，Torso 高度還原人類的骨骼肌肉結構，能夠做出超逼真仿人的動作和姿勢，明顯有別於市場上許多既有的人形機器人樣態。

Clone Robotics Torso 技術新突破：水壓人工肌肉與高擬真骨骼結構

Clone Robotics 機器人「Torso」是一款輕巧的雙手骨骼肌肉軀幹，採用高度擬真的仿生設計，例如手部可敏捷旋轉拇指、並以高精準度接住球，手部能夠以高達 27 個自由度的方式進行動作，有效負載 7 公斤。

Torso 擁有頗為靈活的雙臂、肘部、頸椎和擬人化的肩關節，可模仿人類肌肉的收縮與伸展，動作之流暢彷彿是把 HBO 影集《Westworld》中的機器人搬到現實，這款軀幹的每一個細節都經精細設計，幾乎完美再現了人類的生物力學。

Clone Robotics Torso 背後的技術秘密是什麼？之所以能夠達到如此高的擬真度，關鍵在於其技術創新採用了電力水壓系統，可驅動水壓人工肌肉、模擬人類肌肉的力量和靈活性。

這些敏捷動作的產生原理，是透過電池驅動的幫浦和閥門系統循環水流來達成，內部配有水容器，利用液壓系統將水推送至管路中，以實現必要的彎曲動作並啟動肌腱、模擬肌肉的運動。

特殊的水壓原理，讓機器人可以執行自然流暢的動作，從舉手投足到精細操作，逼真到會不禁想猜測機器人裡面是否藏了個真人。

Torso 的基礎結構包括了脊椎柱、肋骨和骨盆，連頭部和手臂都高度還原人類。頭部及肩膀覆蓋的類似橡膠的外皮，主要用途是保護電子元件，同時也添加視覺上的人味，而外界對於 Torso 會怎麼導入未來的應用場域充滿好奇。

從實驗室到商業化：Clone Robotics 機器人應用場域與未來展望

Clone Robotics 目前尚未回應 Torso 機器人軀幹所用的具體材料構成，以及公司是否有計劃進一步將設計擴展到完整機器人身體。

Clone Robotics 過往開發的 Clone Hand 早已受到市場矚目，這是一款高功率密度、仿生擬人的機器手。主要使用自家開發的聚合物材料，比傳統金屬更柔軟、更輕且更便宜，基礎價格落在 2,800 美元。性能上具有 24 個自由度，使其能夠實現多種手部動作，肌纖維收縮率 27%，收縮時間 0.3秒，確保反應快速、操作彈性。

雖然預測距離商業化普及還有一哩路要走，不過技術催化之下，Clone Robotics 仿生機器人和機器手主打低成本的優勢，在多元產業中都存在著讓人期待的應用潛力。

據 Clone Robotics 透露，Torso 接下來有機會優先引入製造業，執行需精細控制和高扭矩的任務，像零件組裝、移動重型機械，處理重複任務並提升工廠生產效率。

在醫療領域同樣也有高度潛力，不排除骨骼肌肉軀幹用於醫學模擬訓練、復健治療、抬起病人等場景；甚至有高潛力用於高階先進義肢，取代傳統、活動範圍具限制的假手。

據悉，Clone Robotics 已從天使投資人和 VC 募資約 64 萬美元的資金，投資者包括 Y Combinator 和 Coinbase 前 CTO。

參考資料：Clone、heise online、LIVESCIENCE、X.com、Republic、Brain Titan

責任編輯：Sisley
核稿編輯：Jocelyn

Meta 推觸覺感知工具

 

Meta 推觸覺感知工具：要讓機器人「摸到」環境、提升 AI 對物理世界的理解

Meta 認為觸覺感知是機器人理解、和與物理世界互動的關鍵能力，而此領域的新研究將有助於開發更安全、更可靠、更能適應人類需求的機器人。

  

Meta 於上週公開發布了系列觸覺感知、機器人靈活性和人機互動方面的研究成果，旨在提升 AI 對物理世界的理解和互動能力，並促進機器人和 embodied AI （體現 AI）技術的進步。

Digit 360 

Digit 360 是一款搭載超過 18 種感測功能的人工指尖，以及超過 800 萬個觸覺像素 （taxel）和多個感知模組，能感知周遭環境中細微的變化，包括形狀、紋理、溫度和震動等，並可將觸覺訊號數位化。Digit 360 還搭載 AI 加速器，能快速地處理感測數據。

Digit 360 的應用場景含蓋機器人靈活性研究、醫療、義肢、虛擬實境等領域。Meta 將此技術提供給科學家使用，以促進 AI 研究發展，讓 AI 能夠更深入地學習和了解周遭物理世界。

Meta 目前已和觸覺感測器製造商 GelSight 公司合作生產 Digit 360，預計將於明年上市。

Sparsh

Sparsh 是一系列基於視覺的觸覺感測通用編碼器模型，利用自我監督學習技術，因少了要標記數據的要求，Sparsh 能應用於多種觸覺感測器和任務。

Sparsh 已在超過 46 萬份觸覺的數據資料（tactile images）上進行訓練，目標是賦予機器人觸覺感知能力，讓機器人能更有效地處理需要用到觸覺的任務，像是抓取易碎物品或判斷物體材質等。

Digit Plexus

Digit Plexus 是一個標準化的硬體軟體平台，可將各種指尖和皮膚觸覺感測器整合到單一個機器人手上。平台可整合基於視覺、皮膚的觸覺感測器（例如 Digit 360）至控制板，以便所有數據統一傳輸到電腦，進行無縫的數據收集、控制和分析。

Digit Plexus 要加以簡化了機器人應用程式的開發流程，並促進觸覺感知研究。Meta 也已公開 Digit Plexus 的程式碼和設計，讓開發者能在平台基礎上進行開發和應用。

Meta 正在和韓國機器人公司 Wonik Robotics 合作，在 Digit Plexus 平台上開發整合觸覺感測器的 Allegro 機器人手，預計將於明年上市。

PARTNR

PARTNR 適用於評估人機協作規劃和推理能力的新基準測試，用以評估評估大LLM 和視覺語言模型（VLM）遵循人類指令的能力，以及 AI 模型與人類協作完成家庭任務時的效率。PARTNR 模擬環境 Habitat 之上，包含了 10 萬個自然語言任務，涵蓋 60 間房屋和超過 5,800 個物件

Meta 的目標是通過 PARTNR 將 AI 模型從單獨運作的「代理人」，轉變成為能與人類共同合作的「合作夥伴」。

責任編輯：Jocelyn
核稿編輯：Mia

Meta機器人觸覺創新研究

 Meta FAIR團隊公開Meta Sparsh、Digit 360等創新技術，賦予機器人觸覺感知能力，使人工智慧具備與物理世界精確互動的能力，加速人機互動技術的發展

Meta公開了一系列突破性成果，推進了機器人觸覺感知和靈巧性研究，奠定高階機器智慧（AMI）發展基礎。此次研究的目的在於提升人工智慧理解和操作物理世界的能力，替未來人機互動技術鋪路，同時加速Meta在體化人工智慧（Embodied AI）領域的發展。

這項新研究出自於Meta的FAIR（Fundamental AI Research）團隊，該團隊長期研究開發體化人工智慧技術。而體化人工智慧的重點在於感知並理解物理世界，並具備多種實體操作的能力。雖然感知物體的材質與觸感對人類是本能，但是對機器人來說卻是相當困難與複雜。

FAIR的最新研究開發多種技術，解決人工智慧系統在觸覺感知和靈活操作上的挑戰，包括Meta Sparsh、Digit 360和Meta Digit Plexus等。Meta Sparsh是一個觸覺編碼器，利用自我監督學習達到跨場景的觸覺感知，擺脫傳統依賴標籤的方法，使得人工智慧能夠處理多種類型的觸覺感測器並用於各種場景。

而Digit 360是一款新的人工指尖，具備多模態感測能力，可捕捉細微的觸覺變化。Meta指出，該裝置可模擬人類觸覺，支援振動、溫度等多重感知，使人工智慧可以於義肢、遠端操作和虛擬實境等應用場景，進行高精密度的互動。Meta Digit Plexus則是可以整合多種觸覺感測器的軟硬體平臺，包括人工指尖和皮膚觸覺感測器，使機器人可以更全面地感知周圍環境，並且即時做出反應。

另外，隨著觸覺技術的發展，Meta也開發了PARTNR基準，這是一個用於評估人機協作所設計的框架，目的是要測試人工智慧系統，在實際生活場景中的計畫和推理能力。該基準內建10萬項自然語言任務，模擬居家環境中的各種協作情境，涵蓋了數十個房間和數千種物體，替人工智慧在規畫和人際互動上的表現，提供標準化測試方法。

Meta現在對外公開這些技術與資料，供研究者取用研究論文、開源程式碼和模型設計，鼓勵更多研究社群參與觸覺技術的創新研究。此外，Meta也積極與企業展開合作，加速技術的商業化，使觸覺技術能更廣泛地應用於各產業。

圖片來源／Meta

觸覺傳感器

 觸覺傳感器是一種測量其本體與環境之間的物理交互信息的設備。觸覺的傳感器通常模擬的是生物學意義上的皮膚受體，其能夠檢測由機械刺激、溫度和痛苦(雖然痛感在人工觸覺傳感器中是不常見的)所造成的激勵信號。觸覺傳感器被用於機器人, 計算機硬體和安全系統中。觸覺傳感器的常見應用是在如行動電話或移動計算中的觸屏設備中。

觸覺傳感器因其原理不同，可大致分為壓阻效應、壓電效應、電容式和電阻式等幾種。^[1]

使用

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觸覺傳感器廣泛用於日常生活中，如電梯按鈕、或是通過點按調節亮暗的檯燈。觸覺傳感器有非常廣泛的應用，而很多人對此不得而知。

測量非常小的變化的傳感器必須具有非常高的靈敏度。傳感器需要設計為對被測量值產生儘可能小的影響；通常，將傳感器設計得儘可能小巧可以減小對被測量值的影響，並可能帶來其他優點。 觸覺傳感器可用於測試所有類型應用的性能。 例如，觸覺傳感器已被用於汽車製造（如制動器，離合器，門封， 墊片）、電池層壓、螺栓連接、燃料電池等。

觸覺成像是一種基於觸覺傳感器的醫學成像模態，其將觸覺信息轉化為數字圖像。 觸覺成像非常類似於手動觸診，安裝在其表面的壓力傳感器陣列的裝置的探針與人的手指類似，在臨床檢查期間，通過探針使軟組織變形並檢測壓力模式的結果變化。

設計用於與物體進行交互的機器人需要精確、靈巧或者與不常見物體交互的操作能力，這種機器人需要在功能上等同於人類觸覺能力的感覺裝置。 觸覺傳感器已被研發用於機器人系統中。 當機器人開始抓住物體時，觸覺傳感器可以通過提供附加信息來補充視覺系統。在此過程中，視覺信息不再具有充分性，因為物體的機械性質無法僅通過視覺確定。重量、質地、剛度、質心、摩擦係數和熱導率需要與物體相互作用和某種觸覺傳感才能實現測量。

幾類用於機器人的觸覺傳感器被用於戰爭和工程用途。

壓力傳感器陣列

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壓力傳感器陣列是大型的tactel網格（「tactel」是觸覺單元TACTile ELement的簡寫）。 每個觸覺單元都能夠檢測法向力。 基於觸覺單元的傳感器提供接觸表面的高解析度「圖像」。 除了空間解析度和力敏感性之外，諸如布線和信號路由之類的系統集成問題也很重要。^[2] 壓力傳感器陣列還有薄膜形式。 它們主要用作工程師和技術人員在製造和研發過程中使用的分析工具，並已適用於機器人。 可供消費者使用的這種傳感器的實例包括由導電橡膠^[3]、鋯鈦酸鉛（PZT）、聚偏二氟乙烯（PVDF）、PVDF-TrFE^[4]、FET^[5]和金屬電容傳感元件構成的陣列。

應變計玫瑰花結

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應變計玫瑰花結由多個應變計構成，每個應變計檢測特定方向的力。 當來自每個應變儀的信息被組合時，該信息允許確定力或扭矩的模式。^[6]

生物學上的啟發的觸覺傳感器

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研究人員已經提出了各種生物學啟發的設計，從簡單的類晶須傳感器，一次只測量一個點^[7]，到較先進的類指尖傳感器^[8][9][10]，再到最新的iCub（需要引用）上使用的完整的類皮膚傳感器。生物啟發的觸覺傳感器通常包含多種傳感策略。 例如，它們具有類似人的能力，可以檢測壓力的分布，以及來自壓力傳感器陣列和應變儀玫瑰花結的力模式，能夠進行兩點辨別和力感知。

更先進的生物啟發觸覺傳感器包括振動感知，這一過程在傳感器從物體表面滑過時，理解觸覺傳感器和物體之間的交互具有重要意義。現在，這種相互作用被認為對於人類使用工具和判斷物體的紋理具有重要意義^[8]。 一種這樣的傳感器結合了力感知、振動感測和熱傳遞感測^[11]。

DIY和開源硬體中的觸覺傳感器

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最近，一種成熟的觸覺傳感器已經成為開源式硬體，使愛好者們能夠嘗試這種通常成本高昂的技術^[12]。 此外，隨著便宜的光學相機的出現，可以由3D印表機輕鬆且廉價構建的新型傳感器已經問世^[13]。

參見

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• 觸覺技術
• 傳感器列表
• 壓力測量
• 靈敏度 (電子設備)
• 換能器
• 觸覺成像

參考文獻

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1. ^ . Tactile sensors also come in the form of pressure indicating films that reveal pressure distribution and magnitude between contacting surfaces by virtue of an immediate and permanent color change. These pressure indicating films are one-time use sensor that capture the maximum pressure they were exposed to. Pressure indicating films are activated by chemical reaction and are non-electronic sensors. Robotic Tactile Sensing - Technologies and System （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
2. ^ Dahiya, R.S.; Metta, G.; Valle, M.; Sandini, G. Tactile Sensing—From Humans to Humanoids - IEEE Journals & Magazine. IEEE Transactions on Robotics. 2010, 26: 1–20. doi:10.1109/TRO.2009.2033627.
3. ^ Shimojo, M.; Namiki, A.; Ishikawa, M.; Makino, R.; Mabuchi, K. A tactile sensor sheet using pressure conductive rubber with electrical-wires stitched method - IEEE Journals & Magazine. IEEE Sensors Journal. 2004, 4 (5): 589–596. doi:10.1109/JSEN.2004.833152.
4. ^ Dahiya, Ravinder S.; Cattin, Davide; Adami, Andrea; Collini, Cristian; Barboni, Leonardo; Valle, Maurizio; Lorenzelli, Leandro; Oboe, Roberto; Metta, Giorgio. Towards Tactile Sensing System on Chip for Robotic Applications - IEEE Journals & Magazine. IEEE Sensors Journal. 2011, 11 (12): 3216–3226. doi:10.1109/JSEN.2011.2159835.
5. ^ Piezoelectric oxide semiconductor field effect transistor touch sensing devices^{[永久失效連結]}
6. ^ Data sheet for Schunk FT-Nano 43, a 6-axis force torque sensor (PDF). [2019-07-01]. （原始內容 (PDF)存檔於2015-09-24）.
7. ^ 存档副本 (PDF). [2019-07-01]. （原始內容存檔 (PDF)於2018-06-12）.
8. ^ 移至：^8.0 8.1 Fishel, Jeremy A.; Santos, Veronica J.; Loeb, Gerald E. http://ieeexplore.ieee.org/xpl/freeabs_all.jsp?arnumber=4762917 |chapterurl=缺少標題 (幫助). A robust micro-vibration sensor for biomimetic fingertips. ieeexplore.ieee.org. 2008: 659–663 [2019-07-01]. ISBN 978-1-4244-2882-3. doi:10.1109/BIOROB.2008.4762917. （原始內容存檔於2015-04-02）. 引用錯誤：帶有name屬性「C」的<ref>標籤用不同內容定義了多次
9. ^ Development of a tactile sensor based on biologically inspired edge encoding - IEEE Conference Publication. ieeexplore.ieee.org: 1–6. June 2009 [2019-07-01]. （原始內容存檔於2015-04-02）.
10. ^ Cassidy, Andrew; Ekanayake, Virantha. http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/login.jsp?url=http://ieeexplore.ieee.org/iel5/4591408/4600290/04600304.pdf?arnumber=4600304&authDecision=-203 |chapterurl=缺少標題 (幫助) (PDF). A biologically inspired tactile sensor array utilizing phase-based computation. ieeexplore.ieee.org. 2006: 45–48. ISBN 978-1-4244-0436-0. doi:10.1109/BIOCAS.2006.4600304.
11. ^ Sensor Technology - SynTouch, Inc.. www.syntouchllc.com. [2019-07-01]. （原始內容存檔於2013-08-23）.
12. ^ Building It - TakkTile. www.takktile.com. [2019-07-01]. （原始內容存檔於2021-01-28）.
13. ^ Exhor/bathtip. GitHub. [2019-07-01]. （原始內容存檔於2020-12-09）.

外部連結

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• 自動化和機器人 （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
• 觸覺和基於電阻的傳感器