机器人已经能够完成一些任务，比如搬运太大或人类无法搬运的货物。它们被专门定制的另一个用途是对物体的精确组装，如手表，其中包括大量的微观部件，其中一些部件可能非常微小，人眼无法看到。在不过度影响整体生产力的情况下，如何开发避免身体伤害的算法是一个主要问题。沈力解释说爱游戏ayx体育:“我们的技术可以识别有效的机器人路径，通过让机器人对人类产生无害的影响，为人类提供安全保障。”麻省理工学院的研究人员展示了一个机械臂，用人的右臂穿过袖孔抓住背心，然后轻轻地向上拉到肩膀。YouTube上的一段演示视频对比了这种手臂与一般构造的技术相比的速度。
“当机器人需要与人互动并合作以安全有效地完成工作时，一切都变得更具挑战性，”中国科学院博士研究生沈丽(音译)说麻省理工学院航空航天系。该算法包括一个动态框架，用于预测手臂未来的运动方式，每个预测都通过计算在给定时刻施加在织物上的力来修正。虽然其他科学家已经做出了这种类型的状态监测预测，但麻省理工学院的研究人员和他们的合作者可以在模糊性上建立一个明确的绝对限制，并确保肘部将在规定的方框内。
在这个场景中，机器人帮助人类穿上了外套，这表明它有能力成为一种有效的工具，增加对有缺陷或行动受限的人的支持。该团队的算法考虑了人类模型的模糊性，以提供对人类健康和安全的假设保证。研究人员没有选择一个专门的默认模型，让机器人只知道一个可以想象的反应，而是为机器提供了许多不同模型的理解，以便更精确地复制人们理解其他个体的方式。
最直接的目标是让人类远离危险的境地。机器人必须时刻保持谨慎，以防止与人发生事故或减轻这类事故的影响。据Li和他的同事们说，“据我们所知，这是第一次在人-机器人系统中建立具有不可预测性的人体机制建模的统计安全保证。”如果手臂是直的，机器人会走一条直而窄的路径;如果手臂弯曲，机器人必须绕着肘部弯曲。他说，拥有一个值得信赖的形象至关重要。“如果肘部的评估不正确，机器人可能会选择一个产生不必要的、潜在危险的力量的运动，”Stouraitis解释说。
根据麻省理工学院的一名研究人员，后一个例子中的显著差异是由于“视觉障碍。”“在整个换衣过程中，机器人看不到人的手臂。”这反过来又会影响机器人将一件衣服(比如长袖衬衫)从手移到肩膀所需的工作量。为了解决视力障碍的问题，研究人员创建了一种“状态估计算法”，允许人们做出合理准确和一致的广泛假设，如肘部在任何给定时间的位置，手臂是如何被迫的，是伸直还是弯曲肘部，试图指向上、下或侧，即使它完全被衣服覆盖。
