这一看似简单的任务，对于机器人来说却是一项巨大的挑战。传统的机器人编程需要对洗脸盆的复杂曲线进行精确的数学建模，这是一项耗时且复杂的工作。而该研究团队通过结合人类示范和触觉数据，训练机器人模仿人类的动作，从而简化了这一过程。

这种学习方法不仅适用于家庭清洁，还可以应用于工业生产中的多种任务，例如抛光、喷漆、打磨和涂胶等。

“用相机捕捉洗脸盆的几何形状相对简单，”维也纳工业大学自动化与控制研究所的AndreasKugi教授说，“但关键在于教机器人如何根据不同表面选择合适的运动方式，运动速度应该有多快？合适的角度是多少？正确的力道是多少？”

IT之家注意到，这种学习方式与人类学习新技能的过程类似，尤其是需要动手操作的技能。

“在车间里，师傅会指导徒弟徒说，‘你需要在那个窄边上用力按压一下，’”AndreasKugi团队工业机器人小组负责人ChristianHartl-Nesic说，“我们想找到一种方法让机器人也以类似的方式学习。”

为此，研究团队开发了一种特殊的清洁工具——传感器浸渍海绵。人类“老师”使用该海绵，通过力传感器和跟踪标记，反复清洁水槽的前缘。

“我们仅通过几次演示就生成大量数据，然后对其进行处理，以帮助机器人理解正确的清洁方式，”ChristianHartl-Nesic解释道。

然后，研究团队使用一种创新的数据处理策略，使机器人能够有效地清洁整个水槽或其他具有复杂表面的物体，即使它只被示范过如何清洁水槽的一个边缘。

工业机器人小组的博士生ChristophUnger解释说：“机器人学会了根据表面的形状调整握海绵的方式，以及在紧密弯曲的区域和平坦表面施加不同的力。”

未来，机器人可以安装在移动平台上，使其成为任何车间环境中有力助手。而且就像人类一样，这些机器人也可以将自己的经验传授给其他机器人。