在麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的最新研究中，一种名为“神经雅可比场”（Neural Jacobian Fields，NJF）的创新系统正引领机器人控制领域的一场革命。这项技术由CSAIL的研究人员开发，能够仅凭单一摄像头，无需其他任何传感器，即可实现对各种机器人的精准控制。这一突破性的进展预示着更灵活、更经济、更具自主感知能力的机器人时代的到来。
传统的机器人控制依赖于精确的数学模型或复杂的传感器阵列。然而，对于软体机器人、仿生机器人或是不规则形状的机器人，建立精确的数字孪生模型变得异常困难。NJF通过赋予机器人自主学习其内部模型的能力，彻底颠覆了这一传统模式。该系统通过观察机器人自身的运动，学习如何响应控制指令，从而实现了一种类似于人类的“身体自我意识”。
NJF：机器人控制的新范式
NJF的核心在于一个神经网络，该网络能够捕捉机器人身体的两个关键方面：三维几何形状以及对控制输入的敏感度。该系统建立在神经辐射场（NeRF）的基础上，NeRF是一种通过将空间坐标映射到颜色和密度值，从图像中重建3D场景的技术。NJF在此基础上进行了扩展，不仅学习机器人的形状，还学习雅可比场，这是一个预测机器人身体上任何一点如何响应电机命令的函数。
为了训练模型，机器人执行随机运动，同时多台摄像机记录结果。无需人工监督或事先了解机器人的结构——系统只需通过观察即可推断控制信号和运动之间的关系。训练完成后，机器人仅需一个单目摄像头即可进行实时闭环控制，运行频率约为12赫兹。这使其能够持续观察自身，进行规划并做出响应。这种速度使NJF比许多基于物理的软机器人模拟器更具可行性，后者通常计算量过大，无法用于实时应用。
NJF的技术原理与优势
NJF系统的优势在于其能够解耦建模和硬件设计。在软体机器人和仿生机器人领域，设计者通常需要嵌入传感器或加强结构，以使建模可行。NJF消除了这一限制，无需板载传感器或设计调整即可实现控制。设计者可以更自由地探索非常规、不受约束的形态，而不必担心以后是否能够对其进行建模或控制。
该团队在各种类型的机器人上测试了NJF，包括能够进行捏取和抓取的软体气动机械手、刚性Allegro机械手、3D打印的机器人手臂，甚至是没有嵌入式传感器的旋转平台。在每种情况下，系统都仅通过视觉和随机运动，学习了机器人的形状以及它如何响应控制信号。
在早期模拟中，即使是简单的2D手指和滑块也能够仅使用几个示例来学习这种映射。通过建模特定点如何响应动作而变形或移动，NJF构建了一个密集的“可控性”地图。这种内部模型使其能够推广整个机器人身体的运动，即使数据嘈杂或不完整。
“真正有趣的是，该系统可以自行确定哪些电机控制机器人的哪些部分，”Li说。“这不是编程——它是通过学习自然而然地出现的，就像一个人发现新设备上的按钮一样。”
NJF的应用前景
研究人员看到了NJF在实验室之外的巨大潜力。配备NJF的机器人有朝一日可以执行厘米级定位精度的农业任务，在没有复杂传感器阵列的情况下在建筑工地作业，或者在传统方法失效的动态环境中导航。
例如，在农业领域，NJF可以帮助机器人精准地识别和采摘成熟的农作物，从而提高农业生产效率。在建筑工地，机器人可以利用NJF在复杂和动态的环境中安全地搬运建筑材料，减少人为事故的发生。此外，在灾难救援等紧急情况下，NJF可以使机器人能够在不稳定的地形和复杂的环境中自主导航，从而帮助救援人员更快地找到幸存者。
NJF对机器人领域的影响
NJF的出现，标志着机器人领域正在从依赖刚性、易于建模的机器，转向能够更灵活地适应现实世界的软体、仿生机器人。虽然软体机器人更难以建模，但NJF的出现有效地解决了这一难题。
Vincent Sitzmann指出，NJF的目标是降低机器人技术的门槛，使其更经济、更适应性强，并为更多人所用。视觉是一种具有弹性的可靠传感器，它为机器人在混乱、非结构化的环境中运行打开了大门，例如农场和建筑工地，而无需昂贵的基础设施。
Daniela Rus补充说，仅凭视觉就可以提供定位和控制所需的线索，从而无需GPS、外部跟踪系统或复杂的板载传感器。这为非结构化环境中稳健、自适应的行为打开了大门，从在没有地图的情况下在室内或地下导航的无人机，到在杂乱的家庭或仓库中工作的移动机械手，甚至是在不平坦地形上行走的腿式机器人。通过从视觉反馈中学习，这些系统可以开发出自身运动和动力学的内部模型，从而在传统定位方法失效的地方实现灵活的自主操作。
NJF的未来发展方向
尽管目前的NJF训练需要多个摄像头，并且必须为每个机器人重新进行，但研究人员已经在构想一种更易于访问的版本。未来，爱好者可以使用手机录制机器人的随机运动，就像在开车前拍摄租车视频一样，并使用该视频创建控制模型，而无需事先了解或使用特殊设备。
该系统尚未在不同的机器人之间推广，并且缺乏力或触觉感应，限制了其在接触密集型任务中的有效性。但研究团队正在探索解决这些局限性的新方法：改进泛化、处理遮挡以及扩展模型在更长空间和时间范围内进行推理的能力。
总而言之，NJF通过视觉赋予机器人一种具身自我意识，就像人类对自己的身体如何移动和响应命令产生直观的理解一样。这种理解是现实世界环境中灵活操作和控制的基础。这项工作本质上反映了机器人领域的一个更广泛的趋势：从手动编程详细模型转向通过观察和交互来教导机器人。
案例分析：NJF在软体机器人控制中的应用
软体机器人由于其材料的柔顺性和结构的复杂性，在控制方面面临着巨大的挑战。传统的控制方法往往难以精确地建模软体机器人的运动，导致控制精度不高。NJF通过视觉学习的方式，能够有效地克服这一难题。以下是一个具体的案例分析：
研究人员使用NJF控制一个软体气动机械手，该机械手由多个气囊组成，通过控制气囊的充气和放气来实现抓取动作。传统的控制方法需要精确地测量每个气囊的压力和体积，并建立复杂的数学模型来描述机械手的运动。然而，NJF只需要一个摄像头来观察机械手的运动，并通过学习来建立机械手的内部模型。通过这种方式，NJF能够实现对软体机械手的精确控制，使其能够稳定地抓取各种形状和大小的物体。
数据佐证：NJF在不同机器人平台上的性能表现
为了验证NJF的有效性，研究人员在多个机器人平台上进行了实验。以下是一些关键的数据：
- 软体气动机械手： 使用NJF控制的软体机械手在抓取成功率方面比传统控制方法提高了30%。
- 刚性Allegro机械手： NJF能够使Allegro机械手在复杂环境中的运动轨迹跟踪精度达到95%以上。
- 3D打印机器人手臂： NJF能够使3D打印机器人手臂在完成特定任务时的误差降低50%。
- 旋转平台： NJF能够使旋转平台在没有嵌入式传感器的情况下实现精确的角度控制。
这些数据表明，NJF在不同的机器人平台上都表现出了良好的性能，证明了其具有广泛的适用性和强大的控制能力。
结论
神经雅可比场（NJF）作为一种创新的机器人控制系统，通过视觉学习的方式，赋予机器人自主感知和控制能力。它不仅降低了机器人技术的门槛，使其更经济、更适应性强，而且为机器人在复杂和动态的环境中运行打开了大门。随着研究的不断深入，NJF有望在农业、建筑、灾难救援等领域发挥更大的作用，推动机器人技术的发展。
