宜家的家具被视作是机器人进展的一个测试对象。

最近，新加坡南洋理工大学（NTU）演示了一个 3 年的研究成果：2 台工业机械臂，加上 1 台 3D 摄像头，耗费 20 分钟可以组装完宜家的 Stefan 椅子。

研究团队将研究论文发表在了《科学机器人（Science Robotics）》期刊上。同时，《科学（Science）》期刊的员工也尝试从头组装同款椅子，耗时比机械臂少了 50 秒，机器人的速度看上去相当快了。

组装环境是这样的。研究人员将零部件散乱放置在 2 台机械臂附近。这 2 台机械臂都配置了力传感器、夹持器、6 轴运动控制器，它们需要将各个部件拾起，安上螺丝，再将其转动方向，将各个部件组装起来。

实际所需的 20 分 19 秒的耗时对应着组装过程中的 3 个步骤。首先 3D 摄像头花 3 秒钟扫描环境，对椅子各个零部件以及相应的位置进行识别。其次，有 11 分 21 秒被用于规划机械臂的运动，最终的组装过程花了 8 分 55 秒。

南洋理工大学的研究成果中，这套机器人系统并不是全自动完成的。该系统在组装时仍然需要研究人员提前编程，输入椅子的组装方式，他们也需要设计机械臂的运动以形成正确的组装流程。

这也就是说，第 2 阶段的规划，以及第 3 阶段的组装过程中的相互协作，更多依赖于前期的编程。

最大的难点其实在于，2 台机械臂能较为准确地将椅子的部件安放在正确的位置。由于采用的 3D 摄像头精度不高，只能精确到数毫米，机械臂更依赖于力传感器提供的数据变化，找到最终安装螺丝的孔洞。

因此，在安装过程中，机械臂会在孔洞周围来回移动，直到发现孔洞的位置。

由于 3D 摄像头精度不高，如果没能识别到部件的孔洞，也有可能出现这样的情况：机械臂在部件的另一端尝试安装螺丝。因此，有时组装完的椅子还会多出几个螺丝未使用，导致最终的椅子实际上不完整。

团队中的一名工程师 Quang-Cuong Pham 称：“我们已经实现了较低水平的能力，可以教会机器人‘如何做’，在接下来的 5-10 年里，较高层面的推理能力——‘做什么’也可能会实现。”

他们的后续计划是，利用 AI 技术，目标是，让机械臂直接按照最终效果图、安装手册就可以建立正确的组装流程，实现组装。

机器人组装椅子已经有些历史了。

2013 年，麻省理工学院（MIT）的分布式机器人实验室（DRL）开发了一个带轮子的机器人 IkeaBot。2 台 IkeaBot 花费 10 分钟就可以组装一个宜家的 Lack 桌子，由于宜家的 Lack 桌子只需要组装 4 个桌腿，相对来说难度稍低。

IkeaBot 机器人本质上是带着轮子的机械臂，它可以拾起 Lack 的桌腿后，将其竖立，将螺丝旋进桌面。这个过程可以全自动完成。

题图来自：pexels

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