英国剑桥大学的科学家研发出一种3D打印机械手，可以在钢琴上弹奏简单的曲子。只需移动手腕，机器人手就可以在钢琴上弹奏简单的乐句。科学家表示，3D打印机器人展示了人类手部的机械结构是多么复杂，以及复制它是多么具有挑战性。

机器人手是由3D打印软硬材料结合在一起制成的，可以复制人手的所有骨骼和韧带，但不能复制肌肉或肌腱。研究人员发现，令人惊讶的是，依靠手的机械设计，仍然可以实现大范围的运动。

手不能独立移动手指，但可以通过移动手腕来演奏简单的音乐短语来模仿不同风格的钢琴演奏——这就是所谓的“被动”运动。

剑桥大学工程系的乔西休斯(Josie Hughes)是这篇论文的第一作者，她说:“我们可以利用被动来实现机器人的广泛运动，比如走路、游泳或飞行。”“智能机械设计使我们能够以最小的控制成本实现最大的运动范围：我们想看看仅凭力学就能实现多大的运动。”

这只3D打印的机械手被“教授”演奏一些带有短音(断奏)或流畅音(连奏)的音乐短语，演奏莫扎特(Mozart)、斯卡拉蒂(Scarlatti)和格什温(Gershwin)等作曲家的作品，以及包括《铃儿响叮当》(Jingle Bells)在内的季节性歌曲。

休斯说：“这只是目前的基本情况，但即使是这种单一的运动，我们仍然可以得到相当复杂和微妙的行为。”

在过去的几年里，3D打印技术使得研究人员能够增加这些被动系统的复杂性。然而，在机器人中重建人手的所有灵活性和适应性仍然是一个巨大的研究挑战。今天大多数先进的机器人都不能胜任小孩子能轻松完成的任务。

领导这项研究的饭田文谷博士说：“这个项目的基本动机是了解身体内的智能，也就是我们机械身体中的智能。”“我们的身体由骨骼、韧带和皮肤等智能机械设计组成，即使没有大脑主导的主动控制，这些设计也能帮助我们做出智能的行为。”通过使用最先进的3D打印技术打印出人形的柔软的手，我们现在能够在远离主动控制的情况下探索物理设计的重要性，这在人类钢琴演奏者身上是不可能做到的，因为大脑不能像我们的机器人那样被‘关闭’。

“钢琴演奏是对这些被动系统的理想测试，因为它是一个复杂而微妙的挑战，需要大量的行为来实现不同的演奏风格，”休斯说。

尽管机械手有局限性，但研究人员表示，他们的方法将推动进一步研究骨骼动力学的基本原理，以完成复杂的运动任务，以及了解被动运动系统的局限性所在。

Iida说：“这种机械设计方法可以改变我们制造机器人的方式。”“这种制造方法使我们能够以高度可伸缩的方式设计机械智能结构。”

休斯说：“我们可以把这项研究扩展到研究如何完成更复杂的操作任务：比如开发能够执行医疗程序或处理易碎物品的机器人。”“这种方法还减少了控制手所需的机器学习量；通过开发内置智能的机械系统，机器人更容易学会控制。

该项目的研究结果发表在《科学机器人》杂志上。

英国剑桥大学的科学家研发出一种3D打印机械手，可以在钢琴上弹奏简单的曲子。只需移动手腕，机器人手就可以在钢琴上弹奏简单的乐句。科学家表示，3D打印机器人展示了人类手部的机械结构是多么复杂，以及复制它是多么具有挑战性。

机器人手是由3D打印软硬材料结合在一起制成的，可以复制人手的所有骨骼和韧带，但不能复制肌肉或肌腱。研究人员发现，令人惊讶的是，依靠手的机械设计，仍然可以实现大范围的运动。

手不能独立移动手指，但可以通过移动手腕来演奏简单的音乐短语来模仿不同风格的钢琴演奏——这就是所谓的“被动”运动。

剑桥大学工程系的乔西休斯(Josie Hughes)是这篇论文的第一作者，她说:“我们可以利用被动来实现机器人的广泛运动，比如走路、游泳或飞行。”“智能机械设计使我们能够以最小的控制成本实现最大的运动范围：我们想看看仅凭力学就能实现多大的运动。”

这只3D打印的机械手被“教授”演奏一些带有短音(断奏)或流畅音(连奏)的音乐短语，演奏莫扎特(Mozart)、斯卡拉蒂(Scarlatti)和格什温(Gershwin)等作曲家的作品，以及包括《铃儿响叮当》(Jingle Bells)在内的季节性歌曲。

休斯说：“这只是目前的基本情况，但即使是这种单一的运动，我们仍然可以得到相当复杂和微妙的行为。”

在过去的几年里，3D打印技术使得研究人员能够增加这些被动系统的复杂性。然而，在机器人中重建人手的所有灵活性和适应性仍然是一个巨大的研究挑战。今天大多数先进的机器人都不能胜任小孩子能轻松完成的任务。

领导这项研究的饭田文谷博士说：“这个项目的基本动机是了解身体内的智能，也就是我们机械身体中的智能。”“我们的身体由骨骼、韧带和皮肤等智能机械设计组成，即使没有大脑主导的主动控制，这些设计也能帮助我们做出智能的行为。”通过使用最先进的3D打印技术打印出人形的柔软的手，我们现在能够在远离主动控制的情况下探索物理设计的重要性，这在人类钢琴演奏者身上是不可能做到的，因为大脑不能像我们的机器人那样被‘关闭’。

“钢琴演奏是对这些被动系统的理想测试，因为它是一个复杂而微妙的挑战，需要大量的行为来实现不同的演奏风格，”休斯说。

尽管机械手有局限性，但研究人员表示，他们的方法将推动进一步研究骨骼动力学的基本原理，以完成复杂的运动任务，以及了解被动运动系统的局限性所在。

Iida说：“这种机械设计方法可以改变我们制造机器人的方式。”“这种制造方法使我们能够以高度可伸缩的方式设计机械智能结构。”

休斯说：“我们可以把这项研究扩展到研究如何完成更复杂的操作任务：比如开发能够执行医疗程序或处理易碎物品的机器人。”“这种方法还减少了控制手所需的机器学习量；通过开发内置智能的机械系统，机器人更容易学会控制。

该项目的研究结果发表在《科学机器人》杂志上。