小米公布新一代仿生手:21个自由度由1827个工厂SOP反推得出
小米公布新一代仿生手核心信息,包括21个自由度、26个电机混合驱动和1500点全掌触觉。这21个自由度来自小米汽车工厂2579个标准作业程序中1827个的动作捕捉数据,仿真显示17至21个自由度档位的平均稳定抓握成功率比6至15个档位高15%至38%,23个以上提升放缓。手掌采用腱绳驱动为主加5个直驱自由度,手掌重量324克,恶劣工况下单手功耗可超100W,目前没有量产时间、成本或外供时间表。
儿,到底需要一只手有多少个关节?做少了,抓不住、捏不准;做多了,是在为用不上的灵活性买单,还牺牲了可靠性。 这道题,靠拍脑袋回答不了。做多做少,都得有证据。 小米的办法,是把顺序倒过来:先不设计手,先去看人在工厂里怎么用手。 具体而言,小米技术团队在小米汽车智能制造部中试中心,挑选了16个典型工段、2579个标准作业程序(SOP),对其中1827个做了多角度视频和动作捕捉采集,覆盖70.8%以上的人工工序。采集到的动捕数据经过分类、切片、清洗和重定向,再开展基于人手的多维数据分析和仿真。 说白了,就是给一线工人的手做“工时统计”,看每个关节在干活时到底被用掉了几成。 结论有两层,还挺有意思。 第一层是:人手的关节,其实没怎么“划水”。 小米用“实际作业中的活动范围÷人手该自由度的平均完整行程”,来衡量每个自由度的利用率,发现在数据覆盖的作业中,几乎所有被测自由度的利用率都超过50%。 这说明,这些关节在实际作业中并非闲置,但“能不能合并”最终要靠耦合性和仿真消融来回答,单靠利用率不足以定论。 第二层是:人手的关节存在天然耦合,不是个个都独立干活。 比如同一根手指上,远节指骨(DIP)的
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