具有人类型身体的人体机器人很快就可以完成各种任务。这些旨在完成的机器人设计的许多任务包括捕获具有不同形状，重量和尺寸的对象。
尽管到目前为止开发的许多人类机器人都能够捕捉小巧的东西，但事实证明，它可以提出更具挑战性的巨大或重物。实际上，如果有机体很大或很重，机器人可能会以其漏洞或掉落。
考虑到这一点，约翰·霍普金斯大学和新加坡国立大学（NUS）的研究人员最近开发了一项技术，该技术使机器人能够确定他们是否能够提高具有未知材料特性的重盒子。这项技术在有关ARXIV的预先发表的论文中提出，可以使机器人的开发能够更有效地提高事物，从而降低他们无法支持或承担的事物的风险。
“我们对人类机器人如何考虑抬高具有未知材料参数的盒子的可行性特别感兴趣。
机器人产生运动路径的过程，使其能够升起硬质量的生物。实际上，人类自由机器人通常具有大量的自由和运动，其身体需要养育应符合几个不同限制的物体。这意味着，如果盒子非常重，或者其中心中心离机器人很远，机器人可能无法完成此机芯。
汉解释说：“考虑一下人类，当我们尝试思考是否可以像哑铃一样养育重物时。” “我们首先与哑铃互动，以获得对物体的特定感觉。然后，根据我们以前的经验，我们知道是否对我们是否非常沉重。同样，我们的方式始于建立路径时间表，从而保留了以前经验的这些不同的善良论点。”
这项由Han与他的同事Roixin Lee及其主管Gregory S. Chericagian（NUS机械工程部教授兼负责人）合作开发的，该技术是通过识别短期互动后基金的自我缺陷参数的。之后，机器人回头看该方法创建的路径的路径，并可以实现它是否包括上传运动，该上传运动可以使他们使用这些估计的参数抬起正方形。
如果存在此运动或路径，则可以认为盒子的抬起，并且机器人可以立即完成任务。如果不存在，机器人会查看超出其能力的任务。
汉说：“基本上，通过我们的方式构建的路径的过程为框中的一组自我缺陷参数提供了一种非接触模式。” “此后，我们基于材料反应开发了一种算法，该算法有助于机器人安全地与正方形相互作用并欣赏盒子中的停滞参数。”
新技术使机器人可以确定他们是否能够完成提升任务。因此，它节省了时间和数学强度，因为它可以防止在每次尝试提起，甚至不成功之前都必须产生整个身体运动。
Han和他的同事评估了他们在使用软银机器人开发的著名人类机器人NAO的一系列测试中开发的方法。在这些实验中，NEO迅速识别出有效的对象，这些物体是不可能或很难通过新技术提高它们的。将来，可以将相同的技术应用于其他人类机器人，以使其在完成涉及筹集大型或重型物品的任务方面更加可靠和有效。
韩说：“我们的方法可以大大提高实际任务和空间的工作效率，尤其是对于重复的任务，”韩说。 “在未来的工作中，我们计划将方法应用于不同的对象或举起任务。”
