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特斯拉机器人与人类灵活性:尖端机器人能否克服执行器的限制并重新定义灵活性

埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的 Tesla 机器人挑战:先进的机器人能否通过一小部分执行器超越人类的灵活性

特斯拉机器人执行器

人体大约含有 600块骨骼肌,但具体数字因人而异。这些肌肉负责广泛的运动,并在整体身体功能中发挥着至关重要的作用。

那么,机器人需要多少个执行器才能实现与人类相同水平的灵活性和灵巧性呢?

创造一个具有与人类相同水平的灵活性和灵巧度的机器人是特斯拉想要承担的一项复杂挑战,所需执行器的数量将取决于设计和所需的功能。一般来说,机器人需要相当数量的 执行器 以匹配人体肌肉的数量(约 600 块)。然而,设计一个机器人来复制人类的每块肌肉可能不切实际或没有必要。

 

在许多机器人设计中,结合使用更少、更通用的执行器以及复杂的控制算法来实现各种运动和任务。而且, 一些机器人系统使用被动或顺从元件,如弹簧或柔性材料,在不增加执行器数量的情况下实现更类似于人类的行为。

最终,机器人实现类似人类的灵活性和灵巧性所需的执行器数量将取决于机器人设计要完成的具体目标和任务。

人有多少自由度

由于人体的复杂性以及许多关节的运动范围不同,因此很难精确确定人体的自由度 (DOF)。然而,可以通过考虑主要关节来计算自由度的粗略估计。
以下是普通人体自由度的简化分类:
  1. 颈部:3 DOF(俯仰、偏航、横滚)
  2. 肩部:每个肩部 3 个自由度(总共 6 个)
  3. 弯头:每个弯头 1 个自由度(总共 2 个)
  4. 手腕:每个手腕 2 个自由度(总共 4 个)
  5. 手指:每只手 14 个自由度(总共 28 个,假设拇指有 4 个自由度,其他四个手指各有 3 个自由度)
  6. Spine:12 到 24 DOF 之间的各种估计(取决于粒度级别)
  7. 臀部:每个臀部 3 个自由度(总共 6 个)
  8. 膝盖:每个膝盖 1 个自由度(总共 2 个)
  9. 脚踝:每个脚踝 2 个自由度(总共 4 个)
  10. 脚趾:每脚 9 个自由度(总共 18 个,假设大脚趾 5 个自由度,其他四个脚趾各 1 个自由度)

将这些自由度加在一起 结果的自由度范围大约为 83 至 95。请记住,这是一个简化的表示,并没有考虑人体中可能存在的所有可能的关节运动或附加自由度。实际数字可能更高,特别是在考虑更精细的细节和更小的接缝时。

机器人需要多少个执行器才能创建类似的自由度

要创建具有与人类相似的自由度 (DOF) 水平的机器人,需要具有与为人体计算的 DOF 数量大致相同的执行器。假设简化计算为 83 至 95 个自由度,机器人将需要相当数量的 执行器.
然而,值得注意的是,在实践中,机器人设计可能与人体解剖学有很大不同。工程师可能会开发创新的解决方案或利用不同的技术,例如使用更少、更通用的执行器与被动或顺从元件(如弹簧或柔性材料)相结合,或者采用先进的控制算法来实现类人的运动和功能。机器人达到与人类相似的自由度水平所需的执行器的具体数量将取决于目标、任务和所选的设计方法。在某些情况下,具有较少执行器的机器人仍然可以实现令人印象深刻的灵活性和灵巧性,具体取决于其预期应用。

如何使用差动机构来减少机器人所需的执行器数量

差动机构可用于机器人设计中,以减少所需执行器的数量,同时仍保持高水平的功能、灵活性和灵巧性。这些机构的工作原理是通过单个输入耦合多个输出组件的运动,将一个执行器的运动或力分布到多个自由度 (DOF) 或关节上。
以下是差动机构可以帮助减少机器人中执行器数量的几种方法:
  1. 共享驱动:通过使用齿轮、连杆或皮带将多个关节或自由度连接到单个执行器,同一执行器可以控制多个关节的运动。这减少了所需执行器的数量,同时保持了所需的运动范围。
  2. 消除冗余:在某些机器人设计中,可能存在冗余自由度,可以通过单个执行器控制这些冗余自由度,而不会显着影响机器人的性能。差动机构可用于耦合这些冗余自由度,从而更有效地使用执行器。
  3. 被动柔顺性:差动机构可以与弹簧或柔性材料等被动柔顺元件相结合,使机器人能够适应外力或环境变化。这有助于减少所需的主动执行器的数量,同时仍然为机器人提供执行复杂任务的能力。
  4. 简化控制:差速机构可以通过减少执行器的数量以及需要控制的变量数量来简化机器人的控制。这可以带来更高效且更易于实施的控制算法。

总体而言,在机器人设计中使用差动机构可以帮助减少 执行器 所需的,可能会产生更具成本效益、轻便且节能的系统。然而,实施差速机构也带来了一系列挑战,例如增加机械复杂性以及可能失去对各个关节或自由度的独立控制。

差动机构的示例

可用于机器人的差动机构的一个例子是谐波驱动器。谐波传动是一种齿轮装置,它使用柔性花键来实现高齿轮减速比、最小齿隙和高精度。

在机器人应用中,谐波驱动器可用于通过单个执行器控制多个关节或自由度 (DOF)。谐波驱动器的输入连接到电机轴,输出连接到机器人的关节。柔性花键可实现精确的运动控制和平稳的扭矩传递。

通过在机器人中使用谐波驱动器,您可以减少所需执行器的数量,同时仍保持高水平的功能和灵活性。差速机构使机器人能够用更少的执行器执行需要多个自由度的复杂任务,从而降低机器人的整体重量和复杂性。

总体而言,谐波驱动器和其他类型的差动机构为机器人设计提供了显着的优势,可以更有效地使用执行器并降低机械复杂性,同时保持甚至提高机器人的功能和灵活性。

什么是谐波传动

谐波传动

谐波传动是 一种用于机械系统(包括机器人)的高精度齿轮装置。它由三个主要部件组成:刚轮、柔轮和波发生器。柔轮夹在刚轮和波发生器之间,并连接到齿轮系统的输出轴。

波发生器连接到电机或其他电源,用于在柔轮中产生波运动。当波发生器旋转时,波动运动传递到柔轮,然后使其旋转并与刚轮啮合。柔轮产生的运动被传递到输出轴。

谐波传动的主要优点是其高齿轮减速比,通常在 50:1 至 100:1 范围内,具有最小的齿隙和高精度。这可以实现精确的运动控制和扭矩传输,非常适合需要精确控制多个关节或自由度的机器人应用。

谐波驱动广泛应用于机器人设计,特别是小型机器人,可以减少所需执行器的数量,同时仍保持高水平的功能和灵活性。它们还用于其他精密机械应用,例如航空航天、医疗设备和工厂自动化。

在机器人中使用差动机构时有哪些权衡

虽然差动机构在减少机器人执行器数量方面具有多种优势,但它们也需要在设计过程中进行权衡。一些主要的权衡包括:
  1. 机械复杂性:差速机构通常涉及额外的齿轮、连杆或皮带,这会增加机器人机械设计的复杂性。这可能会给制造、组装和维护带来挑战。
  2. 减少独立控制:通过将多个关节或自由度 (DOF) 耦合到单个执行器,您可能会失去对各个关节或自由度的一些独立控制。这可能会使执行某些任务或实现特定配置变得更具挑战性,因为一个关节的运动可能会影响另一个关节的运动。
  3. 潜在的间隙和摩擦:差速机构中使用的附加机械部件可能会引入间隙和摩擦,这可能会影响机器人的精度、响应时间和效率。这对于需要高精度或快速动态运动的任务尤其重要。
  4. 控制复杂性:虽然执行器和控制变量的总数可能会减少,但多个关节或自由度的耦合可能会导致系统输入和输出之间的关系更加复杂。这使得开发和实施有效的控制算法变得更具挑战性。
  5. 负载和扭矩分布:差速机构可能会影响机器人结构上的负载和扭矩分布,从而影响系统的整体性能和耐用性。根据设计,这可能需要额外的加固或仔细考虑所使用的材料。
  6. 冗余度受损:在某些情况下,使用差动机构消除冗余可能会导致系统鲁棒性降低,因为单个执行器的故障可能会影响多个关节或自由度。

在决定是否在机器人中使用差动机构时,必须权衡这些权衡与潜在的好处,例如减少执行器数量、降低成本和减轻重量。选择最终取决于所设计的机器人系统的具体目标和要求。

如果新的 Tesla 机器人只有 28 个执行器,那么它与人类相比如何

正如所宣布的那样,Tesla Bot 计划配备 28 个执行器。虽然在没有详细规格的情况下很难将特斯拉机器人的灵活性潜力与人类的灵活性潜力进行直接比较,但我们仍然可以根据执行器的数量提供高级比较。

人体灵活性:

  • 自由度 (DOF):大约 83 至 95(考虑主要关节)
  • 执行器:约600块肌肉
Tesla Bot 灵活性(基于已公布的信息):
  • 自由度 (DOF): 未指定
  • 执行器:28

从这个比较中可以看出,特斯拉机器人的执行器数量明显少于人类。这表明特斯拉机器人的灵活性和灵巧性可能无法完全与人类相媲美,至少在关节的独立控制和自由度方面是这样。然而,值得注意的是,灵活性和灵巧性也高度依赖于机器人的设计、控制算法以及差速器或顺应组件等机制的使用。

Tesla-Bot 即使只有 28 个执行器也能实现的一些示例

Tesla 机器人仍在开发中,其通过非常有限的执行器使用能够完成的具体应用和任务尚未完全确定。然而,根据已公布的人形机器人的规格和一般功能,该机器人仍然可以完成一些工作。一些例子包括:

  1. 制造:特斯拉机器人可用于制造过程,例如组装小零件或包装货物。其灵巧性和精确性使其非常适合需要精细处理材料的任务。
  2. 家务任务:特斯拉机器人可以协助做家务,例如清洁、做饭和洗衣。它移动和操纵物体的能力使其对于需要身体灵活性和移动性的任务非常有用。
  3. 医疗保健:特斯拉机器人可以在医疗保健环境中提供帮助,例如为行动不便的患者提供帮助或帮助完成医学实验室的任务。
  4. 建筑:特斯拉机器人有可能用于建筑任务,例如重型起重或移动材料。它的力量和操纵物体的能力使其非常适合需要体力和耐力的任务。
  5. 教育:特斯拉机器人有可能用于教育环境,例如教授学生机器人技术或协助实践学习活动。

值得注意的是,特斯拉机器人能够完成的具体应用和任务将取决于其最终设计、控制算法和预期用途。上述示例只是一些潜在的应用,机器人的功能还可以更广泛。

作者: 罗比迪克森

维基百科: 罗比迪克森

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