對于加州伯克利大學(xué)大二學(xué)生郭夢龍（Menglong Guo）而言，5 月 31 日是特別的一天。當天早上，他作為第一作者即將在「Grippers and Other End－Effectors」上進行 ICRA 2017 的 workshop 分享。

隨著五月的尾聲到來，ICRA 2017 的 workshop／tutorial 環(huán)節(jié)已經(jīng)進入第三天，在穿插主題演講的同時，依然有數(shù)十個細分領(lǐng)域的學(xué)術(shù)分享正在緊鑼密鼓地進行。雷鋒網(wǎng)前兩天和郭夢龍交流時，他也表示議程非常多，是一個了解和學(xué)習(xí)的好機會。而今天的他，即將作為別人口中的「分享者」，又會是怎樣的一種體驗?zāi)兀?/p>

當雷鋒網(wǎng) AI 科技評論來到現(xiàn)場時，身著一身西裝的郭夢龍正在調(diào)試展示所用的 PPT。當筆者問起他是否緊張時，他有點羞澀地回答「有一點兒」。

由于時間緊湊，為了加快進度，現(xiàn)場的展示分為兩個講臺，在第一位講者在臺上進行演講時，下一位講者就會呆在另一邊的講臺上提前準備。

郭夢龍正在臺上聆聽上一位講者的分享

郭夢龍從小在加拿大和美國長大，因此先前和雷鋒網(wǎng) AI 科技評論交流的時候，他的普通話說得并不標準，但在 workshop 的時候，他用非常流利的英語充滿自信地分享了他所做的研究工作——《基于魯棒抓取的平行機械爪尖設(shè)計》。

目前平行機械爪被認為是比較常用的一種設(shè)計方案，比起五指機械爪所涉及的復(fù)雜算法，只有兩個呈平行狀態(tài)的「手指」便成了郭夢龍團隊所研究的主要方向。

團隊從全球 3D 設(shè)計與工程軟件巨頭歐特克開發(fā)的 3D 設(shè)計平臺 Dreamcatcher 中獲得靈感，這一平臺能夠基于輸入的相關(guān)參數(shù)自動提出設(shè)計方案。

他們的目標工作主要是實現(xiàn)三個方面：

• 首先是快速成型，因此他們采用了 3D 打印作為載體，以硅膠和塑料作為原料，這樣一來可以大量減少成本；

• 其次是自主抓取，能滿足「抓取」和「晃動不掉落」兩個要求；

• 再者能基于抓取對象自動進行優(yōu)化，比如不同形狀的物體，甚至是不規(guī)則的物體，如何讓機械爪迅速適應(yīng)，并調(diào)整相應(yīng)的抓取力度？

團隊做了 37 個不同形態(tài)的 gripper（機械爪尖，或稱夾子），并逐一對 8 個不同的物體進行了共計 1377 次的抓取。

如果能夠成功抓取物體，并在數(shù)次晃動后不掉落，那么團隊會記為「成功」；而失敗情況分為「drop」（掉落）、「slip」（滑落）及「Cage」（在此可理解為卡?。┤N情況。

最終，團隊確定了能獲取最佳抓取效果的機械爪尺寸（如下圖所示）：

而作為對比，團隊采用了另外三種機械爪尖做了同樣的 80 次實驗對比，如圖所示，他們團隊的實驗效果明顯優(yōu)于其他機械爪尖的抓取效果。

也正是因為出色的抓取效果，郭夢龍團隊的論文也得以受邀在今年的 ICRA 上面進行演講，這也是郭夢龍的首次「海外學(xué)術(shù)會議征戰(zhàn)」。

而在討論環(huán)節(jié)中，郭夢龍經(jīng)常被問到這樣一個問題，「為什么會選擇從硬件層面入手改善機械爪」，而這也和他個人的研究方向有關(guān)。郭夢龍從事的研究和制造比較相關(guān)，他認為從算法層面提高機械爪抓取效果一來已經(jīng)被研究得很多，二來也與他偏硬件的研究方向不太契合，因此采取了這種另辟蹊徑的方式進行嘗試。

團隊所做的主要貢獻在于三個方面：

• 通過物理迭代和自動測試的方法在設(shè)計層面做出了新的探索；

• 將七自由度的 Yumi 的抓取優(yōu)化效果提升到 93.7% 的成功率；

• 采用硅膠和 3D 打印的方式有效減少了成本。

郭夢龍表示，未來將繼續(xù)優(yōu)化該工作，將其應(yīng)用到更多的機械臂上，并且還要加入力傳感和隨機抓取的新元素進行試驗。

在 ICRA 已經(jīng)呆了三天，郭夢龍表示由于細分領(lǐng)域太多，確實有很多東西需要了解和學(xué)習(xí)，「在抓取的那個 workshop 上，其他團隊的工作其實做得都還不錯，大家在相互討論的時候也是一個提升的機會?！?/p>

學(xué)術(shù)會議的研討環(huán)節(jié)一直以來都以深度和細度著稱，如果你更傾向宏觀地了解各個領(lǐng)域都有怎樣的前沿動態(tài)，今年 7 月 7 日在深圳舉行的 CCF－GAIR 大會將會是你最佳的選擇。目前六折早鳥票正在限量銷售，還不趕快行動？

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