隨著人形機器人變得越來越先進，使用動作捕捉系統教會它們如何像人類一樣移動成為了人形機器人領域正在研究的全新方向。本文探討了如何使用Xsens技術捕捉精確的人類運動數據，使機器人能夠通過人工智能和機器學習安全高效地學習、適應和執行復雜任務。

近年來，機器人技術和人工智能的融合急劇加速，為人形機器人開發的崛起奠定了堅實的基礎——這些機器旨在模仿人類，執行改善我們日常生活的任務。工程師們正在探索機器人模擬人類活動的新方法，從家務雜事到康復護理，甚至在工作場所中完成各項復雜任務。

人形機器人領域正在快速發展，其應用范圍從陪伴和接待到對工人來說太危險的高風險環境。“使用人形機器人的主要的好處是提高生產率和安全性，”Xsens的產品經理丹尼斯說到。“如果機器人可以在危險的環境中承擔任務，人類工人的風險就會大大降低——而且與人類不同，機器人可以全天候工作，這將進一步提高工作效率。”

“這些應用不限于體力勞動。我們已經有了用吸塵、清掃地板的機器人，但想象一下，如果同樣的機器人可以在辦公室環境中協助完成重復的任務，那么我們就能快速實現節省勞動力成本，”丹尼斯補充道。雖然如今許多機器人還只是專門執行一項任務，但最近人形機器人領域的進步使機器人的多功能性和適應性比以往更強。

人形機器人投入實際使用能夠更好地探索機器人功能的邊界，允許更自然、有效和靈活的移動。

“人工智能的快速進步推動了這個行業的發展，”丹尼斯繼續說道。“機器人不再只是為單一任務而編程——它們現在可以學習使用人工智能來適應不同的場景。”這項進展還允許機器人執行需要精細運動技能的任務，例如抓取和操縱物體——這些技能只能通過人工智能和機器學習來開發，并由運動捕捉技術提供支持。

訓練人型機器人

“一些行業領先的人形機器人公司正在使用Xsens動作捕捉技術來訓練他們的機器人，”丹尼斯指出。“通過使用Xsens動捕系統，您現在可以測量、觀察和分析人類的運動，并將這些知識傳遞給機器人。”

這個過程是這樣的：

選擇您的主題——從不同的人群（不同的身高、體型和運動風格）中捕捉運動數據-有助于創建符合正常人體的運動模型。

記錄數據——考慮機器人將要執行的任務。動捕演員將完成一系列日常活動，如在工廠工作或拾取物體，以生成數小時的運動數據供機器人學習。

應用和適應——有了這些數據，機器人就會模仿這些動作，使用人工智能來歸納和應用它們在各種現實世界場景中所學到的東西。

訓練數據的作用

人工智能允許機器人通過模仿從真實人類動作收集的數據來進行學習。“人工智能使用Xsens運動數據作為學習的基礎，”丹尼斯解釋道。Xsens慣性傳感器將采集關節位置、速度和旋轉信息并將其流式傳輸至電腦或數據庫中以供AI調用。

“Xsens是可擴展數據采集的黃金標準，”丹尼斯說。“它以高精度、低延遲和超強擴展能力而聞名，該系統支持無縫捕捉數百名執行任務的工人的運動數據，供機器人學習。這種強大的組合使機器人訓練速度提升至六倍速。”

Xsens系統中的慣性測量單元(IMU)可采集高保真運動數據，捕捉人體的細微運動動作。與光學系統不同，Xsens套裝不需要相機設置，允許人類主體在任何環境中自由移動。“一個人的數據可以訓練多個機器人，”丹尼斯指出。Xsens系統不受磁場干擾，這在擁有電磁場的訓練環境中至關重要。

隨著話題從如何制造人形機器人轉移到如何最大限度地發揮它們的能力。答案很清楚:“根據我們的數據，毫無疑問——Xsens是可擴展人形機器人的優先解決方案。”丹尼斯說到。