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在慕尼黑工业大学机器人与机器智能研究所（TUM MIRMI）的 AI 机器人安全与性能中心，研究人员 Kübra Karacan、Robin Kirschner 和 Alessandro Melone（从左到右）分析了机械手的灵敏度。| 来源：TUM
慕尼黑工业大学机器人与机器智能研究所（MIRMI）的研究人员创建了一个“机器人之树”，这是一种新的评估方案，用于测量自主机器人的灵敏度。灵敏度对于安全灵活的人机交互至关重要，他们说目前还没有一种标准的方法来评估它。
慕尼黑工业大学（TUM）的研究人员表示，新的方案将能够比较工业机器人，最终还将比较其他机器人系统，如 移动平台 、 人形机器人 和 机器人手 。
“这样的标准可以为快速发展的机器人市场铺平道路，设立质量认证，”MIRMI 副院长、TUM 智能系统感知教授 Achim Lilienthal（achim lilienthal）断言。“了解机器人系统的性能能力对工业来说是一个巨大的帮助，公司希望充分利用机器人系统。”
“TUM MIRMI 测试方法有可能成为行业标准，”他说。“了解机器人系统的性能能力对工业来说是一个巨大的帮助，公司希望充分利用机器人系统。”
分类导致了机器人树
研究人员首先检查和分类了来自不同制造商的单臂机器人，这些机器人在工业和研究中都得到使用。
尽管这些机械臂在外观上常常相似，但它们在传感器 、 电机和内部控制系统方面具有不同的特点。这导致了它们在基本能力上的显著差异：有些擅长力量和精度，而另一些则设计用于灵活且敏感地与周围环境和工件进行交互。
为了说明这些差异以及机器人技术的持续进步，TUM MIRMI 的人工智能机器人安全与性能中心的研究人员创建了机器人树。该可视化以查尔斯·达尔文的生物进化树为灵感，展示了各种机器人物种对其各自栖息地的适应性。
研究人员确定了25个特定的测量指标来描述机器人在物理接触时的灵敏度。这些测量指标有助于确定施加在表面上的力是否与预期力一致，例如，或者机器人是否可能伤害人类。
从这25个测量指标生成的蜘蛛图可以快速直观地评估机器人的灵敏度，即使对于那些没有专业知识的人来说也是如此。
根据其性能，机器人系统被分类为 工业机器人 、 协作机器人 、 软体机器人 和“ 触觉 机器人。”例如，手术机器人主要根据其精度进行评估。对于 仓库 或 工厂 应用，重点则转向力量和韧性——它们在长时间内重复执行运动的能力。
“我们将现有的运动指标与我们的新触觉指标相结合，首次全面概述了机器人系统物理交互的基本能力，”实验室主任 Robin Kirschner 表示。
一个基于系统架构（灰色）、本体性能（绿色）和流程（蓝色）的组件分类法。a，基于机器人适应性的分类：（i）定义绿色蜘蛛图的适应性指标，即机器人适应性光谱；（ii）由运动和触觉适应性指标绘制的整体适应性得分定义的本体种类；（iii）将机器人种类聚类到基于流程的适应性类别的属组。b，分层形态表示。c，流程自动化需求通过（i）识别特定领域流程；（ii）推导所需基本操作；（iii）描述流程的质量指标定义所需的本体适应性指标。| 来源：TUM
TUM 可能是德国的机器人测试中心
团队于 2025 年 2 月在《自然》杂志上发表了一篇题为“根据性能适应性将机器人分类至机器人之树”的研究论文 。
马西亚教授，TUM MIRMI 的执行主任补充说：“基于原始想法，我确信 TUM 的 AI 机器人安全与性能中心 MIRMI 将发展成为独立的国家级机器人测试中心。”
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