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在我們的日常生活中，有許多我們認為理所當然的活動每天都在進行。穿衣等任務對大多數(shù)人來說都很容易，但對那些有各種殘疾的人來說，穿衣這件事可能是一個重大挑戰(zhàn)。世界各地的研究人員正在努力開發(fā)能夠協(xié)助人們進行日常生活活動的機器人，如穿衣和吃飯。
麻省理工學院CSAIL實驗室的研究人員正在開發(fā)機器人，以便與人類合作，幫助解決穿衣等問題。但目前面臨的主要挑戰(zhàn)是，機器人缺乏人類所具有的硬性行為意識和控制能力，因此讓它們與人很好地協(xié)作需要計劃和協(xié)調。例如，人類助手可以做一些事情，如倒一杯咖啡而不灑出任何咖啡，但機器人在完成這一簡單的任務時可能會遇到挑戰(zhàn)。麻省理工學院的研究人員創(chuàng)造了一種新的算法，幫助機器人找到有效的運動計劃，以確保它所合作的任何人類的身體安全。
該團隊設計的機器人幫助人們穿上外套，這是一項簡單的任務，但對于幫助殘疾或行動不便的用戶來說可能很有用。該算法的開發(fā)是為了幫助防止對人的身體傷害，同時又不會不必要地影響機器人正在執(zhí)行的任務的效率。該算法允許機器人與人類進行非傷害性的接觸，因此機器人可以在保證安全的前提下找到有效的軌跡來解決人類的問題。
為了使該算法發(fā)揮作用，需要對人的動作、反應和應對方式進行適當?shù)慕?。在人與機器人的互動任務中，要使機器人的運動規(guī)劃成功，就必須進行人類建模。如果人類模型是完美的，機器人可以流暢地互動，但問題是沒有一個完美的藍圖。與其有一個單一的默認模型，讓機器人只理解一種潛在的反應，團隊認為還不如同時讓機器理解多種潛在模型。
這使機器人能夠密切模仿人類如何理解其他人類，與此同時機器人還能夠收集更多的數(shù)據(jù)，以減少其不確定性并完善自己的模型。
該團隊知道，與機器人試圖幫助的人的接觸是無法避免的，所以們允許它非傷害性地進行才是最重要的，在這一前提下，機器人需要在更短的時間內給人穿上衣服。
(原標題：麻省理工學院研究人員開發(fā)出一種機器人 可幫助用戶穿衣服)
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