機(jī)器人為啥連疊衣服都搞不定？

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在疊衣服這項(xiàng)家務(wù)活上，人類的手感依然勝過機(jī)器。但這種優(yōu)勢或許不會持續(xù)太久。

美國動畫片《杰森一家》中的機(jī)器人女仆Rosie

六十多年前，機(jī)器人羅茜在《杰森一家》中首次亮相電視熒屏，它嗡嗡作響地穿梭于各個房間完成家務(wù)，完美融入杰森家的日常生活。如今，當(dāng)現(xiàn)實(shí)逐漸追上科幻設(shè)想，科學(xué)家們致力于打造現(xiàn)代版羅茜時，最平凡的任務(wù)之一竟成了巨大挑戰(zhàn)：那就是疊衣服。

看似平凡的拾起T恤并將其折疊成整齊方塊的動作，實(shí)則需要對物體在三維空間中運(yùn)動規(guī)律的復(fù)雜理解。人類能輕松完成這類任務(wù)，源于我們通過學(xué)習(xí)掌握了不同面料在折疊時的反應(yīng)特性。但機(jī)器人卻難以將所學(xué)知識應(yīng)用于與訓(xùn)練場景存在差異的新情境。因此，現(xiàn)今的機(jī)器人動作遲緩，即便面對最簡單的折疊任務(wù)也常表現(xiàn)欠佳。

在教機(jī)器人掌握這項(xiàng)技能時，一個重大挑戰(zhàn)在于各種織物存在無限種折疊方式。想想你每次把T恤扔進(jìn)洗衣籃時，它落下的形狀總是不盡相同。人類只需拿起襯衫，迅速找到衣袖或衣領(lǐng)就能定位，但每件襯衫獨(dú)特的褶皺形態(tài)對機(jī)器人而言都是新挑戰(zhàn)——它們通常是通過圖像學(xué)習(xí)訓(xùn)練得到的，這些圖像，往往是將衣物平鋪在平面上，并且所有的特征都很清晰的。

“真正的挑戰(zhàn)并非織物本身，而是布料褶皺方式產(chǎn)生的無限變量，以及現(xiàn)實(shí)中存在的各類服裝形態(tài)，”匹茲堡卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器人學(xué)研究員戴維·赫爾德（David Held）指出。

當(dāng)今的機(jī)器人常采用一種名為“拾取放置”的策略，即通過預(yù)設(shè)動作來操控織物。這種方式往往難以實(shí)現(xiàn)理想的折疊效果，因?yàn)槿彳浀目椢锟赡艹霈F(xiàn)意外的褶皺或變形。來源：A. LONGHINI 等 / ADAFOLD：通過反饋回路操控實(shí)現(xiàn)布料折疊軌跡的自適應(yīng)調(diào)整 2024

一種新型折疊算法AdaFold能在每個步驟調(diào)整折疊路徑，從而減少褶皺并響應(yīng)織物形狀的動態(tài)變化。來源：A. LONGHINI 等 / ADAFOLD：通過反饋回路操控實(shí)現(xiàn)布料折疊軌跡的自適應(yīng)調(diào)整 2024

對人類而言，這項(xiàng)挑戰(zhàn)更容易應(yīng)對，因?yàn)槲覀冇卸鄠€感官。當(dāng)操縱三維物體時，我們的雙眼與雙手為我們提供了衣物的三維信息。而且僅憑觀察布料，我們就能通過直覺判斷其重量、彈性及最佳折疊方式。例如我們清楚牛仔布無法像絲綢般折疊，但機(jī)器人不行，他們無法直接理解并估計(jì)出折疊牛仔褲所需的力道大于輕薄襯衫——它們必須先與物體交互，才能制定折疊方案。

此外，機(jī)器人的“手”不像人類的手那樣靈活多變。許多機(jī)器人的抓取裝置都是根據(jù)物體的尺寸和形狀專門設(shè)計(jì)的：例如，負(fù)責(zé)將螺栓擰入汽車面板的機(jī)器人，其抓取裝置可能專為夾持特定尺寸的螺栓而打造。而洗衣作業(yè)所面臨的挑戰(zhàn)是織物的尺寸會隨每次操作而變化，所以抓取裝置必須能夠精確適應(yīng)任何形狀和尺寸的織物。

瑞典皇家理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)家、2025年《控制、機(jī)器人與自主系統(tǒng)年度評論》中關(guān)于機(jī)器人折疊技術(shù)的論文合著者丹妮卡·克拉吉奇（Danica Kragic）指出，處理織物的關(guān)鍵是“需要先進(jìn)的手部操作能力，也需要高階推理能力”。

盡管機(jī)器人通常通過識別圖像中的服裝特征，來學(xué)習(xí)現(xiàn)實(shí)世界中衣物的特性，但有時也會運(yùn)用物理學(xué)原理，將織物看成由彈簧連接的一系列質(zhì)量點(diǎn)的模型，以此模擬織物的彈性。然而，即便是這些模型也往往無法捕捉服裝的真實(shí)復(fù)雜性。為縮小這種現(xiàn)實(shí)差距（研究人員將此類問題稱為“現(xiàn)實(shí)鴻溝”），科學(xué)家正致力于開發(fā)更優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)集。例如ClothesNet項(xiàng)目就收集了4400件模擬的三維服裝模型，其中衣袖、衣領(lǐng)等特征均被標(biāo)注，為機(jī)器人提供更逼真的學(xué)習(xí)素材。

在掌握面料特性后，許多機(jī)器人系統(tǒng)采用名為“拾取放置”的折疊策略：機(jī)器人通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)識別襯衫上的特定點(diǎn)（如左袖），隨后拾取該點(diǎn)并將其放置到另一個指定位置（例如右袖）。在這些模型中，操作的起點(diǎn)、終點(diǎn)及路徑均基于面料預(yù)設(shè)特性（如彈性與重量）預(yù)先確定。盡管聽起來簡單，這種方法卻限制了機(jī)器人適應(yīng)環(huán)境實(shí)時變化的能力——例如遇到遠(yuǎn)超預(yù)期的重褲子，或被紐扣阻礙時。若發(fā)生此類情況，系統(tǒng)無法調(diào)整路徑以正確完成折疊。

正因如此，結(jié)果并不理想。研究人員通常采用交并比（IoU）作為指標(biāo)，評估折疊效果，該指標(biāo)反映折疊后材料的重疊程度。完美折疊的IoU值為1，意味著布料被精確對折。2024年的一項(xiàng)研究顯示，當(dāng)嘗試將矩形布料對折時，拾取放置系統(tǒng)的IoU值僅為0.41。

折疊效果的評估常采用交并比（IoU）方法，該指標(biāo)衡量折疊上層對下層的覆蓋完整度。完美折疊實(shí)現(xiàn)完全重疊，交并比為1；若兩層存在錯位，則交并比降低。

新技術(shù)旨在提升機(jī)器人在折疊任務(wù)中應(yīng)對實(shí)時變化的能力。其中一種方法名為AdaFold（因其自適應(yīng)折疊能力而得名）。與傳統(tǒng)的拾取放置技術(shù)不同，AdaFold能在折疊過程中動態(tài)調(diào)整方案。該模型在折疊過程中持續(xù)監(jiān)測織物狀態(tài)以評估進(jìn)度，能適應(yīng)布料形狀與彈性的變化，并在必要時進(jìn)行調(diào)整，確保折疊完成時達(dá)到最大重疊度。在一項(xiàng)2024年研究中，AdaFold實(shí)現(xiàn)了0.83的交并比（IoU）指標(biāo)。

Figure人形機(jī)器人首秀靈巧手疊衣服！神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)不變，只增加數(shù)據(jù)集就搞定 - 智源社區(qū)

AdaFold展現(xiàn)出的動態(tài)適應(yīng)性響應(yīng)能力，有望幫助研究人員設(shè)計(jì)出能靈活應(yīng)對瞬息萬變的世界的機(jī)器人。AdaFold的聯(lián)合創(chuàng)作者阿爾伯塔·隆吉尼（Alberta Longhini）表示。她即將前往加州斯坦福大學(xué)開展博士后研究。“對機(jī)器人而言，這仍是復(fù)雜難題。”

在機(jī)器人學(xué)家攻克這一難題之前，我們恐怕難以將洗衣等日常瑣事托付給羅茜這樣的機(jī)器人。

作者：Kaia Glickman

翻譯：楠客

審校：姬子隰

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今天我們將送出由湖南科學(xué)技術(shù)出版社提供的《對稱與美麗宇宙》。

對稱性無處不在，它是美術(shù)、音樂、舞蹈、詩歌和建筑中的關(guān)鍵元素，也影響了所有科學(xué)領(lǐng)域——遍及物質(zhì)結(jié)構(gòu)的內(nèi)部世界，宇宙的外部世界，甚至數(shù)學(xué)本身的抽象世界。

諾貝爾物理學(xué)獎獲得者萊德曼和物理學(xué)家希爾以對稱性為向?qū)Вㄋ滓锥亟忉屃藢ΨQ性及它對地球乃至宇宙的深遠(yuǎn)影響。他們不僅清晰地闡明了通常為物理學(xué)家和數(shù)學(xué)家所知的概念，而且循序漸進(jìn)地引導(dǎo)讀者學(xué)習(xí)如何欣賞宇宙渾然天成的美麗與曼妙。這將是一次現(xiàn)代物理學(xué)和宇宙學(xué)的啟蒙之旅。

【互動問題：若給機(jī)器人加一種 “感官” 幫它疊衣服，你會選什么？為什么？】

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編輯：姬子隰

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