研究人员记录人们抖空竹过程的数据
02 机器人“花式”玩空竹的秘诀
在空竹模型的研发过程中，研究人员描述了一种基于最优控制的方法「基于模型的预测控制」（Model-based Predictive Control，MPC）。
这一方法能在输入空竹的速度和位置数据后，通过优化其中一根小棒的运动轨迹，预测两根小棒顶端的运动轨迹，来生成机器人抖空竹的轨迹。如此一来，机器人就能变身杂耍达人，花式玩转空竹~
MPC方法的具体过程
最后，研究人员在真实的机器人系统上进行测试，并成功解锁了人机共抖空竹的炫技场景。
03 从抖空竹，看未来人机共融
由于抖空竹主要是依靠惯性进行操作，如果用真正的机器臂来训练这样的高加速度任务，不仅成本会很高，而且操作起来存在一定的危险性。
而对于机器人来说，抖空竹其实是一个挑战递增、激励不断的绝佳学习过程。
欧姆龙第六代FORPHEUS乒乓球机器人
OMRON SINIC X公司这次的研发，目的在于推进机器人精细控制和人机协作，这也是欧姆龙继FORPHEUS乒乓球机器人后的又一力作，是欧姆龙深耕机器人领域，不断探索的成果。
未来
欧家的空竹机器人将会持续升级
继续挑战更多复杂动作
我们还将发布该模型作为独立模块
和Gazebo插件以供学习
不断刷新人机共融的新境界
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