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创作者 | 王健恩

编写 | 鸡声

智东西7月29日信息，英国佛罗里达大学电子信息科学系和英伟达显卡的科学研究工作人员发布了一种新的机器人切割模拟器，能够精确重现刀在切割新鲜水果、蔬菜水果等普遍食品类时功效在刀上的力。研究者称它是第一个用以机器人切割的可求微分模拟器，而且该系统软件还能够模拟切割人体细胞，为手术治疗机器人给予了潜在性的运用。

因为现实世界中沒有一切2个物件是完全一致的，因此机器人的切割系统软件还要依据切割的每一个物件作出相对应的调节，这给科学研究工作人员建立可拷贝切割的智能化机器人导致了艰难。为了更好地摆脱这一艰难，科学研究工作人员造就了这一实体模型，便于更真正地模拟实际标准下的切割状况。

此项科学研究于7月16日在2021年机器人：科学研究与系统软件（RSS）大会上发布，并得到了最好毕业生论文奖。毕业论文题目为《DiSECt：用以全自动机器人切割的可求微分模拟仿真模块（DiSECt：A Differentiable Simulation Engine for Autonomous Robotic Cutting）》

一、为了更好地让机器人学好切割，研究者给蔬菜水果建了个实体模型

运用机器人完成对软原材料的切割，针对食品工业、家中自动化技术和手术治疗自动化技术等运用尤为重要。与机器人的别的技术领域一样，模拟器使科学研究工作人员可以认证控制板、训炼控制方法并转化成用以切割的数据，还能防止价格昂贵且用时的实际实验。

殊不知，现实世界中的软原材料（如新鲜水果、蔬菜水果、人体细胞等）的原材料特点通常是不明的，且不一样原材料中间的差异也巨大。除此之外，切割的理想化运动轨迹很有可能事前没法获知，而且必须对切割姿势开展合理的操纵和提升，这类要求促进了可求微分模拟器的造成。

但是，切割的求微分模拟是一个难点，由于当然切割是一个不持续的全过程，在这个全过程中会出现裂痕产生，破裂也会拓展，这使科学研究工作人员无法对梯度方向开展测算。

为了更好地处理这个问题，科学研究精英团队设计方案了一种模拟器来模拟切割，该方式以持续的方法表明裂痕拓展和损害结构力学的全过程，科学研究精英团队将这类模拟器取名为DiSECt。

从总体上便是科学研究工作人员为被切割物件建立了一个实体模型，并在实体模型的切割面引进了“扭簧”。扭簧的抗压强度与数控刀片增加在物件上的力反比，伴随着刀的施加压力，扭簧的抗压强度会慢慢变弱直到破裂，这更真正地模拟了实际标准下的切割状况。

▲被切割物实体模型及横切面内的“扭簧”（青绿色线框）

二、实体模型“可求微分”，让模拟切割全过程更真正

DiSECt运用常见的有限元法（FEM）来模拟软原材料，即将切割的物件用一个由四面体元素组成的3D网格图表明。研究者顺着预置的切割面，依照虚似连接点优化算法对网格图开展切成片，并在横切面上加上虚似连接点。运用这种虚似连接点，研究者能够精确模拟数控刀片在切割时的承受力情况。

随后，研究者在持续切割面插入了联接横切面两边虚似连接点的“扭簧”，这种扭簧可以使科学研究工作人员以持续的方法模拟损害结构力学和裂痕的拓展状况。伴随着数控刀片的反作用力，扭簧的抗压强度会慢慢减少直到消退。

▲模拟切割全过程中物件产生的变形

这类持续的转变 可以使科学研究工作人员迅速地搞清被切割原材料的原材料特点或数控刀片运动轨迹主要参数的梯度方向。比如，给出数控刀片竖直和侧面速率的梯度方向，研究者能够合理地明确反作用力最少且速率更快的切割方式。

根据根据梯度方向的蚁群算法，研究者能够全自动调节模拟仿真主要参数，以完成模拟器与具体精确测量值中间的密切配对。

毕业论文的关键创作者、博士研究生Eric Heiden说：“大家的模拟器往往是一种独特种类的模拟器是由于它是‘可求微分的’，这代表着我们可以运用现实世界的精确测量結果调节这种模拟主要参数。变小模拟与实际中间的差别对现如今的机器人权威专家而言是一项重特大挑戰。沒有这一点，机器人很有可能始终没法解决模拟进到现实世界。”

三、模拟器让机器人切割全过程省劲15%

研究者在一项试验中对DiSECt开展了认证，其最先应用相对应的模拟网格图及原材料特性对模拟器开展设定，并对其他主要参数开展提升以降低模拟器和真正数控刀片中间力的遍布差别。接着开展150次的梯度方向评定。

认证数据显示，模拟器最开始的预测分析与具体結果相差甚远，可是伴随着模拟频次的提升，模拟板会全自动寻找最精确的結果开展线性拟合，最后模拟器精准地预测分析了数控刀片的承受力遍布。

▲150次模拟切割全过程的結果曲线图转变

研究者还应用完善的商业服务模拟器转化成附加数据信息，使她们可以更精准的操纵试验设定。提升了模拟主要参数后，DiSECt可以更精确地预测分析切割速率及其力的遍布。

此外，研究者还发觉DiSECt还可以用以提升数控刀片的切割健身运动，以寻找最佳的切割方法。例如提升逐渐前，机器人只有开展竖直往下的切割，伴随着模拟器的持续自身提升，可以完成锯切健身运动。

▲模拟的切割全过程及数控刀片承受力转变

科学研究工作人员称，相对性于没经提升的立即切割，根据DiSECt对切割健身运动开展提升后增加在数控刀片上的力均值能够降低15%。

“此项科学研究最重要的是要有一个精确的切割全过程实体模型，而且可以真正地再如今切割不一样类型的机构时功效在切割专用工具上的力。根据大家的方式，大家可以全自动调节大家的模拟器以配对不一样种类的原材料，并完成对力遍布的高精密模拟。” Eric Heiden说。

研究者称，此项实体模型不但能够在食品工业行业的机器人的身上运用，还能够让机器人替人们对接一些较风险的工作中。除此之外，运用该实体模型对机器人开展训炼提升，能够提升手术治疗机器人触感意见反馈的精确性，让机器人可以在手术中得到运用。

在下面的科学研究中，研究者可能把这一实体模型运用于大量现实世界中的机器人，并扩展其建模以融入大量更繁杂的切割姿势，例如手工雕刻等。

总结：切割模拟器让机器人更懂切割，能让机器人动手术了？

以往要想让机器人“学好”切土豆丝并不是一件非常容易的事儿。因为菜的种类、样子、强度等标准大不一样，切割的难度系数也各有不同，让机器人学好切土豆丝必须对这一全过程开展不断的训炼和调节，这不但必须消耗很多時间和活力，还会继续消耗很多的原材料。

而如今根据切割实体模型DiSECt对切割全过程开展模拟提升，让机器人的全部学习过程越来越更为轻轻松松。而且，它还能使机器人在持续的学习中越来越更为聪慧，让切割更省劲。

这一项实体模型的发生不但让很多必须采用“切割”这一姿势的行业（例如食品工业等）规模性运用机器人工作中变成很有可能，还能让人们避开一部分比较风险的岗位，防止之外安全事故的产生。

此外，手术治疗机器人行业也是这一实体模型运用的市场前景之一。现阶段销售市场上的手术治疗机器人运用范畴仍窄小，且灵便度等层面仍比不上每人必备，手术全过程仍必须借助专科医生的参加。拥有这一实体模型以后，可以对手术治疗机器人开展深层训炼与提升，进而提升手术治疗机器人的应用性。

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