麻省理工学院提出了一种可以安全接触人类的机器人代客
有人说机器人技术是机器学习中最具挑战性的领域：即使是简单的事情，比如将机械臂移动一小段距离，也是一项极其复杂的工程挑战。
那么你可以想象，应用机器学习来制造机械臂帮助人类穿上夹克是一项伟大的壮举。
在麻省理工学院的研究人员于本周一公布的细节中，他们表现出了机器人手臂帮助人，并提供细节，为什么他们要求的程序是研究可证明对人是安全的。
在演示中，机器人手臂握着一件背心，人类的右臂穿过袖孔，然后慢慢向上拉到肩膀。YouTube 上发布的演示视频比较了手臂与传统设计方法的速度。
麻省理工学院博士生沉力(主要作者)与 Nadia Figueroa、Ankit Shah 和 Julie A. Shah在一篇题为“Provably Safe and Efficient Motion Planning under Uncertainty for Human-Robot Collaboration”的论文中详细介绍了这项工作将在 2021 年机器人：科学与系统会议上发表。Li 和团队的研究建立在基于强化学习的算法方法之上，强化学习是一种机器学习形式，由德国弗莱堡大学的 Torsten Koller 及其同事以及苏黎世联邦理工学院的同行于 2019 年开发。
从某种意义上说，机器人运动的问题可以概括为目标之间的张力，一个目标是即时的，一个目标是长期的。
直接目标是避免对人类有害的情况。机器人必须时刻小心，避免与人发生碰撞，或尽量减少此类碰撞的任何有害影响。
在更长的时间范围内，机器人需要完成一项任务。它必须完成一些任务，在这种情况下，帮助一个人穿好衣服。
平衡这两个目标是 MIT 小组发起的挑战。
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