智能与交互机器人中心的博士团队开发了一种使用肌肉表面肌电图

韩国科学技术研究院(KIST)智能与交互机器人中心的Kee-hoon Kim博士团队开发了一种使用肌肉表面肌电图(sEMG)通过人体示范教授“阻抗控制机器人”的方法，成功地教了一个机器人来捕捉像足球运动员一样丢球。表面肌电图是在肌肉激活期间产生的电信号，其可以在皮肤表面上被拾取。

最近开发的阻抗控制机器人开辟了基于人体肌肉和关节的自然弹性的机器人技术的新时代，这是传统刚性机器人所缺乏的。具有灵活关节的机器人有望能够像人类一样跑步，跳跃障碍和运动。然而，直到最近才教导这种机器人以这种方式移动所需的技术。

KIST研究团队成为世界上第一个使用人体肌肉信号开发一种向阻抗控制机器人教授新机芯的方法。利用这种通过sEMG 不仅可以检测人体运动而且还可以检测肌肉收缩的技术，机器人现在可以模仿基于人类示范的运动。

Kee-hoon Kim博士的团队成功地使用了sEMG来教一个机器人快速灵巧地捕捉一个快速下落的球，然后它与固体表面接触或弹跳太远而无法达到 - 类似于足球运动员所采用的技能。

SEMG传感器连接到一个男人的手臂，使他能够同时控制机器人快速向上和向下运动的位置和灵活性。然后，该男子通过个人示范“教导”机器人如何捕获迅速坠落的球。在了解了机芯后，机器人能够巧妙地捕获掉落的球而无需任何外部帮助。

这项研究结果表明机器人可以直观地被教导为人类的灵活性，因为它不是通过数值计算或机器人运动的编程来实现的，因此引起了很多关注。这项研究有望推动人类与机器人之间相互作用的研究，使我们更接近机器人是我们日常生活中不可或缺的一部分的世界。

金说：“这项研究的成果，侧重于向机器人教授人类技能，是研究人类与机器人之间相互作用的重要成果。”