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很多很酷很酷的科技產品來自大學實驗室，比如這一款未完成的機器人。

在華盛頓大學研究員 Vikash Kumar 的帶領下，由三人組成的團隊在位于西雅圖的運動控制實驗室里，希望打造一臺能夠完成多種任務并且適應周遭環境的機器人。Vikash Kumar 與 Emanuel Todorov 共同負責硬件的部分，軟件部分的機器學習算法則由團隊中的計算機教授 Sergey Levine 負責。他們花費將近兩年半的時間，完成了機器人的手臂—— Shadow Hand 機器人手。

在外觀上，Shadow Hand 機械手與人手有高度的相似性。使用氣動肌腱，擁有 5 根手指，配備 235 臺傳感器和 1 部外接攝像機。

高階級的運算對人來說很難，但對機器很簡單，如果讓機械人的手拿易碎物體、抓住棍子、旋轉管子或是翻轉積木這類精細運動卻十分困難。而 Shadow Hand 的每根手指活動范圍和速度都遠遠超過人類。在抓握訓練中，它采用的是自學習算法而不是固定的程序。

Shadow Hand 有 24 個關節，其中 20 個直接驅動，還有 4 個不被直接驅動的關節。

除了大拇指以外，每根手指都有四個自由度：與手掌連接的關節有彎曲或左右揮動手指的兩個自由度；中間與最頂端的關節各有一個彎曲手指的自由度——其中最頂端的關節很難獨立運動，于是成為欠驅動關節。比起其他手指，大拇指少了一個關節，因而只有 3 個自由度。

另外還有一個容易被忽略的是——手掌也是有一定自由度的，比如我們能夠把大拇指和小拇指底部的手掌靠在一起，Shadow Hand 為此在手掌上設置了三個自由度，大拇指底下兩個，小拇指底下一個。

再加上手腕上的兩個自由度（左右和前后揮舞），就有了 16+3+3+2 = 24 個自由度。

所有關節一個接一個動一遍只要 2.4 秒

Shadow Hand 的手指采用的是線驅結構，從手腕處引出線接在外部驅動器上，并進一步將驅動器放置在手臂處的圓柱體內。電機布置如下圖：

除了驅動器，Shadow Hand 總共還有 129 個傳感器，除了指尖的膚覺傳感器，這些傳感器全部做在底部的基座里，與電機驅動系統集成在一起。

Shadow Hand 機器手的硬件成本大約是 $300,000，其真正的價值在于它的軟件—— Sergey Levine 開發的算法。其原理是，先從視覺系統得到的三維點云中分離出物體，再通過過去學習的數據庫識別物體、獲得抓取物體的方法；如果不能識別，則直接通過物體的三維數據求解。這種算法能讓計算機在無需編程員介入的情況下，自動利用過去失敗的數據不斷完善自己。

不過，簡單的抓取物體只是第一步，觀察下面抓瓶子的動圖，你會發現它抓住瓶子后還做了一些微小的調整。這里用的是 Shadow Hand 的 GSC（Grasp Stabilization and Control）算法，主要利用手指上 Tactile sensor 的信息，進一步優化抓握方式，這個過程和人類的處理方式非常接近。

Vikash Kumar 的團隊表示，Shadow Hand 機械手將來有望應用于各種需要熟練技工的領域，比如海洋研究、太空探索、險象勘察，還有助老助殘、拆除炸彈，甚至是在咖啡館里表演轉管子的雜技。

近日，機器人愛好者 Nao 對這個機械手進行了一番測評，發現了兩個新的玩法，一個是用 Leap Motion 控制 Shadow：Leap Motion 能檢測到人手的運動狀態，電腦采集到 LeapMotion 數據后，可將之轉化為 Shadow Hand 的控制指令，最終傳達給 Shadow Hand 。在仿真環境 Rviz 內很容易可檢驗其計算的正確性。

另一個玩法則參考日本的 Janken Robot，它能識別人的手勢，并迅速做出反應，玩「剪刀-石頭-布」的游戲，并能做到 100% 的勝利。

這名測評者為此寫了個 BP 神經網絡，讓 Shadow Hand 實現了手勢識別，但 Shadow Hand 的動態響應速度并不能如人意。即使測評者在它的力矩控制模式下重新寫了個 PID 控制算法并進行調試，也只是比之前的響應速度快了一些。

有了這只靈巧和聰明的手，等這個機器人將來完全做好后，我們再看看它會是什么樣子呢！