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灵活的柔性机器人潜力无限

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    说到机器人。
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    机器人可被编程进行
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    数百万次的重复任务,而几乎不出错,
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    这对我们来说很难做到,对吧?
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    工作中的机器人很迷人。
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    看看它们。
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    我可以盯着看几个小时。
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    没有这种感觉吗?
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    不那么迷人的是,
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    如果这些机器人离开工厂,
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    进入一个不同的环境,不像
    在工厂这样进行过精确的了解和测量,
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    去完成一项不需要什么
    精度的简单任务,
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    结果可能是这样的——
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    我是说,就开个门,
    不用考虑什么精度。
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    (笑声)
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    或者测量数据里有个小误差,
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    它错过了阀门,就这样了——
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    (笑声)
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    多数情况下,根本无法恢复。
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    这是为什么呢?
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    多年来,
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    机器人的设计一直
    在强调速度和精度,
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    这已经演变成了
    一种非常特定的构架。
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    如果观察一个机器臂,
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    它是一组精准设计的刚性连杆,
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    还有马达,也叫致动器,
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    马达让连杆绕着关节移动。
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    在这种机器人结构中,
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    你必须完美地测量工作环境,
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    了解周围环境里有什么,
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    还要对机器关节的每一个运动
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    完美地编程,
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    因为一个小误差就会
    产生非常大的故障,
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    会损坏别的东西,或者
    如果别的东西比机器人硬,
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    就会损坏你的机器人。
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    那么我们来说说这些机器人。
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    不要去想这些机器人的大脑,
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    也不要想我们对它们的
    编程有多仔细,
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    仅仅观察一下它们的身体。
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    其中显然存在一些问题,
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    因为使机器人精确并强壮的东西,
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    同时也让它们在现实世界中
    变得极度危险且低效,
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    因为它们的身体不能变形,
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    也不能更好地适应
    与真实环境的交互。
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    那么,不妨设想一种
    截然相反的方式,
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    让它比周围的所有东西都软。
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    也许你觉得,如果它很柔软
    就什么都干不了,
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    这似乎有点道理。
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    但大自然的说法则相反。
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    例如,在海底,
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    数千磅的静水压下,
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    一只周身柔软的动物
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    可以移动比它硬得多的物体,
    并与之相互作用。
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    它带着这个椰子壳到处走,
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    就因为触角是柔软的,
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    触角既是脚也是手。
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    显然,章鱼还能打开罐子。
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    很神奇,对吧?
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    但是,这样的行为不仅仅是由
    这种动物的大脑实现的,
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    也是由它的身体实现的,
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    这是一个明显的例子,
    也许是最明显的例子,
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    体现了嵌入式智能,
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    这是所有生物都有的一种智能。
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    我们也都有。
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    我们的身体,它的
    形状、质地和结构,
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    是躯体活动的基础,
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    我们能主动适应环境,
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    所以能在各种各样的
    状况下完成任务,
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    而不必事先做很多计划或计算。
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    那么为什么不把某些嵌入式智能
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    应用到机器人中,
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    让它们摆脱对计算和感知的
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    过度依赖呢?
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    要实现这一点,
    我们可以遵循自然法则,
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    因为大自然已经通过进化
    设计出了非常好的
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    与环境相互作用的机体。
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    很容易注意到,大自然
    经常使用柔软的材料,
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    而很少使用坚硬的材料。
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    这就是这个新领域,
    或机器人领域所实现的,
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    叫做“柔性机器人学”,
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    它的主要目的不是制造超精密机器,
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    因为我们已经有这种机器了,
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    而是要让机器人能够面对
    真实环境中的意外情况,
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    从而能够进入真实环境。
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    机器人之所以柔软,
    首先是因为它的柔性躯干,
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    它由可以承受很大变形的
    材料或结构制成,
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    不再用刚性的连杆,
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    其次,为了让它们移动,
    我们使用分布式驱动,
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    我们必须持续控制这个
    非常易变形的躯干的形状,
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    它的效果就像
    有很多个连杆和关节,
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    但却根本没有任何刚性结构。
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    可以想象,造一个
    柔性机器人的过程
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    与构造刚性机器人非常不同,
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    后者需要用特定方法
    去组装连杆、齿轮和螺钉。
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    而对于软体机器人,
    大多数情况下,
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    只需要从头构建致动器,
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    将柔性材料塑造成
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    对特定输入做出响应的形式。
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    例如让这个结构发生形变,
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    如果想用刚性连杆和关节,
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    需要相当复杂的形状去实现,
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    而这里使用的只是一个输入值,
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    比如大气压。
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    好的,我们来看几个
    很酷的柔性机器人吧。
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    这个是哈佛大学研发的
    一个可爱的小家伙,
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    他靠着沿身体施加的压力波走路,
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    由于是柔性的,
    他可以从矮桥下溜过,
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    再继续走,
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    然后稍微变换姿势继续走。
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    这是最初的原始模型,
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    他们还构建了更强大的版本,
    搭载了动力,
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    该版本可以与外部真实的环境的互动,
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    比如一辆车在它身上碾过...
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    还能继续工作呢。
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    太可爱了。
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    (笑声)
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    还有机器鱼,它能像
    真鱼一样在水中游动,
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    因为它有一个柔软的尾巴,
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    同样利用了气压进行分布式驱动。
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    那是麻省理工学院的作品,
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    当然,还有机器章鱼。
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    它实际上是柔性机器人学
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    这一新领域开发的首批项目之一。
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    你看到的是人造触须,
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    其实整个机器都是用几根触须打造的,
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    把机器扔进水里,
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    可以看到它到处走,
    探索海底世界,
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    它的行为方式与硬机器人很不一样。
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    这对于珊瑚礁等脆弱的环境非常重要。
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    让我们回到陆地。
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    你看到的这个画面是
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    我的斯坦福同事开发的
    正在成长的机器人。
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    相机固定在上面。
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    这个机器人很特别,
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    因为利用气压,它从顶端生长,
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    而身体的其他部分
    与环境保持紧密接触。
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    这是受到植物的启发,不是动物,
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    它们以相似的方式
    传过环境中的障碍不断生长,
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    因此可以面对多种多样的情况。
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    我是一名生物医学工程师,
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    也许我最热衷的应用
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    是在医学领域,
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    我能想到的与人体近距离互动方式
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    应该就是实际进入身体内部了,
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    例如微创手术。
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    在这方面,机器人对
    外科医生的帮助很大,
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    因为他们要进入人体
    实施手术,就必须
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    利用很小的开口和平直的器械,
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    这些器械必须与
    非常精细的结构相互作用,
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    在非常不确定的环境中,
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    并且必须保证安全。
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    另外,要把相机带入体内,
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    让医生看到手术区域内部,
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    如果用硬的器械,
    比如传统的内窥镜,
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    是非常有挑战性的。
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    我曾与欧洲的研究小组一起,
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    开发了这种手术用
    自摄像柔性机器人,
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    它与传统内窥镜非常不同,
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    能利用组件的柔性来移动,
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    该组件可以向各个方向
    弯曲,也可以伸长。
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    外科医生实际上已经
    在用它从不同视角
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    观察自己对其它器械的操作,
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    而不用太担心碰到周围的东西。
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    这里可以看到操作中的柔性机器人,
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    它就这么进去了。
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    这是人体模拟器,
    不是真正的人体。
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    它可以四处移动,
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    还能提供光照,因为通常
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    身体里通常没什么光亮。
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    最好别有。
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    (笑声)
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    有时,外科手术甚至
    只用一根针就能完成,
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    目前我们正在斯坦福研究
    一种非常灵活的针,
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    是一种非常微小的柔性机器人,
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    它的机械结构被设计成能够
    利用与组织的相互作用,
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    在实体脏器内来回移动。
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    这让我们有可能到达
    实体脏器内部深处的
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    许多不同组织,例如肿瘤,
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    而且只需要使用单个切入点。
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    你甚至可以在通往目标组织的路线上
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    绕过想要避开的结构。
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    显然,对于机器人技术来说,
    这是一个非常激动人心的时刻。
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    我们有了柔性结构的机器人,
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    这对机器人界提出了
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    新的、非常有挑战的问题,
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    事实上,我们刚刚开始
    学习如何控制,
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    如何在这些非常灵活的
    结构上放置传感器。
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    当然,对于大自然在数百万年的
    进化中创造的奇迹,
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    我们的发现根本不值一提。
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    但有一点我可以肯定:
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    机器人将变得更加柔软和安全,
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    它们将在现实生活中
    为人类提供帮助。
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    谢谢。
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    (掌声)
Title:
灵活的柔性机器人潜力无限
Speaker:
吉阿达 · 格尔博尼
Description:

机器人为速度和精度而设计——但刚性常常限制了它们的使用方式。在这个启发性的演讲中,生物医学工程师吉阿达 · 格尔博尼分享了“柔性机器人”的最新发展,这是一个新兴领域,旨在创造能模仿大自然的灵活机器,例如机器章鱼。进一步了解这些柔性结构是如何在手术、医疗和日常生活中发挥关键作用的吧。

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English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
09:14

Chinese, Simplified subtitles

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