書寫機(jī)器人研究綜述

曾華琳，黃雨軒，晁飛，周昌樂

(1.廈門大學(xué) 智能科學(xué)與技術(shù)系，福建 廈門 361005;2.廈門大學(xué) 福建省計(jì)算智能與機(jī)器人重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 廈門 361005)

書寫機(jī)器人研究綜述

曾華琳1,2，黃雨軒1,2，晁飛1,2，周昌樂1,2

(1.廈門大學(xué) 智能科學(xué)與技術(shù)系，福建 廈門 361005;2.廈門大學(xué) 福建省計(jì)算智能與機(jī)器人重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 廈門 361005)

摘要：通過分析書寫機(jī)器人所具有的特征與實(shí)現(xiàn)意義，明確了機(jī)器人書寫能力需要機(jī)器人能夠自主控制機(jī)械手,實(shí)現(xiàn)靈活和準(zhǔn)確的動作，并且觀察動態(tài)環(huán)境變化。論文從3個(gè)方面回顧和分析了當(dāng)前書寫機(jī)器人的研究。首先介紹并分析了書寫機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)的知識，其次回顧了現(xiàn)有的控制機(jī)器人書寫動作的相關(guān)算法，之后介紹了機(jī)器人書寫過程中漢字信息的獲取方式。此外，討論了書寫機(jī)器人在控制方法和字體獲取方法方面的優(yōu)劣，并指出了書寫機(jī)器人可以利用智能控制技術(shù)與模仿學(xué)習(xí)方法來提高書寫質(zhì)量。最后展望了書寫機(jī)器人的規(guī)?；瘧?yīng)用領(lǐng)域。

關(guān)鍵詞：機(jī)器人；書寫機(jī)器人；機(jī)械手；動作控制；智能控制；模仿學(xué)習(xí)

中文引用格式：曾華琳，黃雨軒，晁飛，等.書寫機(jī)器人研究綜述[J]. 智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)， 2016, 11(1): 15-26.

英文引用格式：ZENG Hualin, HUANG Yuxuan, CHAO Fei, et al. Survey of robotic calligraphy research[J]. CAAI Transactions on Intelligent Systems, 2016, 11(1): 15-26.

智能機(jī)器人被期望擁有人的智慧，可以認(rèn)知周圍的環(huán)境和自身的狀態(tài)，并進(jìn)行分析和判斷，然后采取相應(yīng)的策略完成任務(wù)[1]。它擁有一個(gè)由多種內(nèi)、外部傳感器組成的感覺系統(tǒng)，不僅可以感知內(nèi)部關(guān)節(jié)的運(yùn)行速度、力的大小等參數(shù)，還可通過外部傳感器，如視覺傳感器、觸覺傳感器等，對外部環(huán)境信息進(jìn)行感知、提取、處理并做出適當(dāng)?shù)臎Q策，在結(jié)構(gòu)或板結(jié)構(gòu)化環(huán)境中自主完成某一項(xiàng)任務(wù)[2-3]。

智能機(jī)器人，按照其發(fā)展進(jìn)程，主要分成3類：第1代機(jī)器人，即示教再現(xiàn)性機(jī)器人，它按人編寫的程序工作，只重復(fù)一種動作，以一種固定的模式工作；第2代機(jī)器人，即工業(yè)機(jī)器人，由電腦控制，可根據(jù)需要按照不同的程序完成不同的工作，解決工業(yè)生產(chǎn)和日常生活中的難題；第3代機(jī)器人，能夠像人一樣具有靈活的思維，并能夠主動分析和解決問題，具有類人智能[2]。

具有機(jī)械手操作能力的機(jī)器人是最早出現(xiàn)的工業(yè)機(jī)器人，它可代替人的繁重勞動，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)的機(jī)械化和自動化，能在有害環(huán)境下進(jìn)行操作以保護(hù)人類安全，因而被廣泛應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)、科研和生活的各個(gè)領(lǐng)域。作為機(jī)械手最早的應(yīng)用，工業(yè)機(jī)器人開創(chuàng)了機(jī)器人發(fā)展的新紀(jì)元。隨著技術(shù)的革新，工業(yè)機(jī)器人也越來越智能。智能機(jī)器人最主要的操作機(jī)構(gòu)—機(jī)械手臂，具有極強(qiáng)的功能和很高的通用性，它可以代替或者幫助人類在各種場合下靈巧地完成各類復(fù)雜的作業(yè)和工作，在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都十分廣泛。目前，單一對機(jī)械手的研究和應(yīng)用還無法完全滿足人們對智能機(jī)器人的要求，于是人們趨向于研究具有各種感知能力的機(jī)械手，與此同時(shí)，通過添加視覺模塊的機(jī)器人手眼協(xié)調(diào)研究也是主流的研究方向之一[3]。

與工業(yè)機(jī)器人不同的是，智能機(jī)器人的研究目標(biāo)是從工程上模擬人或者生物體的復(fù)雜動作以及相應(yīng)的智能行為，得到綜合性的機(jī)器實(shí)現(xiàn)。此外，智能機(jī)器人也被看作是工業(yè)機(jī)器人從無智能發(fā)展到有智能、從低智能水平發(fā)展到高度智能水平的產(chǎn)物。由于其更接近于人們早期對機(jī)器人的理想要求，因此制造出具有人類特征的智能機(jī)器人已經(jīng)成為智能機(jī)器人制造的終極目標(biāo)。

機(jī)器人書寫作為智能機(jī)器人的一項(xiàng)重要應(yīng)用，目前得到了較多的關(guān)注。書寫動作主要是靠機(jī)械手臂和其他傳感裝置的協(xié)同配合來完成。機(jī)器人手臂，主要指的是多關(guān)節(jié)機(jī)械手及多關(guān)節(jié)機(jī)械手指機(jī)器控制系統(tǒng)，它能模仿人手臂的某些動作功能，是一種按固定程序抓取、搬運(yùn)物件或操作工具的自動操作裝置。正如人類的手是人獲得認(rèn)知的重要渠道，是人完成靈活操作最重要的器官，機(jī)械手的動作與操作則代表了機(jī)器人可以參與到人類社會生存和工作的一類基本技能，也是智能機(jī)器人領(lǐng)域最重要的組成部分和研究課題之一[4]。

漢字書寫是一種很復(fù)雜很精細(xì)的工作，它對機(jī)器人“手”在復(fù)雜環(huán)境下的靈活性、穩(wěn)定性以及協(xié)調(diào)性等控制要求十分嚴(yán)格。書寫作為人類一項(xiàng)特有的技能，不僅需要人類的手能靈活地抓取所要使用的工具，而且需要通過感官觀察和感受，以此協(xié)調(diào)手的各部分動作和所書寫的內(nèi)容，以及時(shí)調(diào)整書寫的動作和力度，還能將自己的情感表達(dá)出來。因此，機(jī)器人書寫可以讓智能機(jī)器人應(yīng)用手眼協(xié)調(diào)技術(shù)來參與到人類社會的認(rèn)識和實(shí)踐中來[4]。并且，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人書寫方面所應(yīng)用的方法和技術(shù)，可以滿足人們對智能機(jī)器人“手”期望所具有的各種操作要求，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)智能機(jī)器人劃時(shí)代的突破，所使用的硬件結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、控制算法、參數(shù)模型等技術(shù)理論，也可應(yīng)用于人類社會生產(chǎn)生活中的各個(gè)領(lǐng)域，其標(biāo)志性的意義深遠(yuǎn)且重大。因此，本文對具有書寫能力的機(jī)器人的硬件系統(tǒng)、控制方法、學(xué)習(xí)能力3個(gè)方面進(jìn)行分析和總結(jié)。

1書寫機(jī)器人的硬件構(gòu)造

目前大部分的毛筆字書寫機(jī)器人的構(gòu)造，都是采用末端執(zhí)筆的機(jī)械臂，通過接收計(jì)算機(jī)的控制指令來模擬人類手臂的動作，完成毛筆字書寫動作。一般在進(jìn)行機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)的時(shí)候，都會考慮機(jī)器人的工作要求，以便機(jī)器人的硬件構(gòu)造可以穩(wěn)定、準(zhǔn)確、高效地完成任務(wù)。機(jī)器人構(gòu)造中最基本的是關(guān)節(jié)的數(shù)量、外形大小、負(fù)載能力和末端執(zhí)行器所需要的運(yùn)動條件。

毛筆字書寫機(jī)器人的機(jī)械臂目前一般使用電動伺服電機(jī)驅(qū)動。機(jī)械臂是目前在機(jī)器人領(lǐng)域中應(yīng)用最廣泛的裝置，當(dāng)然其形態(tài)也多種多樣，不過它們都是通過接收指令控制電機(jī)運(yùn)動，從而使機(jī)械臂能夠在空間內(nèi)精確地定位和工作。運(yùn)動結(jié)構(gòu)的構(gòu)造和機(jī)器人的總體大小是由其所要完成的任務(wù)的需求、工作空間以及本身的再適應(yīng)能力決定的。同時(shí)，這些也決定了進(jìn)行裝配所必需的完全的定位能力、進(jìn)行材料處理所必需的可重復(fù)能力以及進(jìn)行精確的、實(shí)時(shí)的、基于傳感裝置的運(yùn)動所必需的高分辨率和精確度[5]。

本文根據(jù)現(xiàn)有毛筆字書寫機(jī)器人的關(guān)節(jié)性質(zhì)將其分類為：直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人、曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人和平面關(guān)節(jié)裝配型機(jī)器人。

1.1直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人

直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人是一種成本廉價(jià)、結(jié)構(gòu)簡單的機(jī)器人。這類機(jī)器人是以X、Y、Z直角坐標(biāo)系統(tǒng)為基本數(shù)學(xué)模型，并以伺服電機(jī)、步進(jìn)電機(jī)為驅(qū)動的單軸機(jī)械臂為基本工作單元的機(jī)器人系統(tǒng)，能夠很容易地確定平面坐標(biāo)，從而構(gòu)建出漢字筆畫進(jìn)行書寫。坐標(biāo)機(jī)器人采用運(yùn)動控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)對其驅(qū)動及編程控制，直線、曲線等運(yùn)動軌跡的生成為多點(diǎn)插補(bǔ)方式，操作及編程方式為引導(dǎo)示教編程方式或坐標(biāo)定位方式。直角坐標(biāo)型機(jī)器人主要通過各坐標(biāo)參數(shù)的控制來實(shí)現(xiàn)機(jī)械手在平面內(nèi)軌跡的生成，相當(dāng)于一個(gè)解運(yùn)動學(xué)正解的過程。

直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人一般有3～5個(gè)自由度，這種機(jī)器人的機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)能夠很好地滿足漢字的書寫。漢字的書寫是一個(gè)平面內(nèi)筆畫的組合過程，直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人能夠很好地表現(xiàn)漢字各個(gè)筆畫的位置，并且能夠利用最簡單的坐標(biāo)信息完成書寫。同時(shí)在垂直方向，直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人能夠控制毛筆下筆的輕重，這樣對書寫大量漢字具有很好的效果。目前很多研究者都以這種機(jī)械手為基礎(chǔ)來構(gòu)建機(jī)器人寫毛筆字的平臺。

Yongkui M[6]使用直角坐標(biāo)型機(jī)器人設(shè)計(jì)了一個(gè)3自由度的機(jī)器人書寫平臺，該試驗(yàn)平臺通過使用PWM信號控制直角坐標(biāo)機(jī)器人每個(gè)軸上伺服電機(jī)的轉(zhuǎn)矩、速度和角度來完成機(jī)械手的書寫動作。這個(gè)毛筆字書寫機(jī)器人平臺有3個(gè)自由度的伺服系統(tǒng)，分別通過控制X、Y、Z三個(gè)軸的運(yùn)動來控制筆畫在平面上的定位，能夠基本滿足毛筆字書寫的控制要求，但是針對毛筆字的書寫效果還可以提升。KA WAI K[7]設(shè)計(jì)了具有5個(gè)自由度的機(jī)器人書寫平臺,該平臺在現(xiàn)有直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人X、Y、Z坐標(biāo)的基礎(chǔ)上，添加了Z旋轉(zhuǎn)和傾斜，可以支持機(jī)械手在5個(gè)自由度上的變化，能夠更加靈活穩(wěn)定地進(jìn)行書寫。同時(shí)，它添加了攝像頭，利用計(jì)算機(jī)視覺的方法對書寫筆畫進(jìn)行矯正，使毛筆字書寫機(jī)器人具有視覺功能，方便該平臺通過獲取、學(xué)習(xí)、執(zhí)行書寫或自行設(shè)計(jì)，來進(jìn)行漢字的書寫。

與之類似的還有JOSH H.M. Lam[8]，他以IRAS(intelligent robotic art system)為平臺，對毛筆的筆尖建立一個(gè)幾何模型，通過實(shí)際書寫過程中的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來獲取毛筆字跡的幾何模型，然后添加8個(gè)頂點(diǎn)的筆畫分段數(shù)據(jù)到該模型中，并使用一個(gè)末端執(zhí)筆的五自由度機(jī)械手系統(tǒng)來產(chǎn)生毛筆軌跡。日本的桂誠一郎(SEIICHIRO K)研究團(tuán)隊(duì)[9]，推出的一款書法機(jī)器人，也是利用直角坐標(biāo)系機(jī)器人在平面軌跡上準(zhǔn)確、方便的定位原理，對直角坐標(biāo)系機(jī)器人進(jìn)行改造，成功地模仿了書法家寫的字。

1.2曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人

曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人，也稱為關(guān)節(jié)手臂機(jī)器人或關(guān)節(jié)機(jī)械手臂，是比較常見的機(jī)器人形態(tài)之一，在諸多工業(yè)領(lǐng)域的機(jī)械自動化作業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人和人的手臂關(guān)節(jié)比較接近，在實(shí)際應(yīng)用過程中可以更好地完成各種工作，在仿生學(xué)上也有重要應(yīng)用。通常，人們控制這種形態(tài)的機(jī)械手所完成的一系列動作，總是以笛卡爾坐標(biāo)空間中的狀態(tài)向量來描述的。曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人所建立的坐標(biāo)系可以是都不同的，機(jī)械手在空間的位置和姿態(tài)可以用一組關(guān)節(jié)變量來描述。這種機(jī)器人的書寫控制方法一般是：通過關(guān)節(jié)空間得到末端笛卡爾空間(正運(yùn)動學(xué))或者是從末端笛卡爾空間得到關(guān)節(jié)空間(逆運(yùn)動學(xué))。機(jī)器人書寫動作的控制主要是通過在平面的軌跡來計(jì)算各個(gè)關(guān)節(jié)的參數(shù)，相當(dāng)于一個(gè)解運(yùn)動學(xué)逆解的過程。

曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人的應(yīng)用比較廣泛，雖然這種類型的機(jī)器人在機(jī)器人書寫上的操作比直線型機(jī)器人更難、復(fù)雜度更高，但是這類機(jī)器人具有很好的可擴(kuò)展性和可移植性，能夠更加方便地安裝在更為一般的場所，應(yīng)用價(jià)值較高。近年來，國內(nèi)外一些研究者紛紛使用這類機(jī)器人來進(jìn)行研究工作。

在曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人的使用這一方面，很多研究者使用了6自由度的工業(yè)機(jī)器人。例如何薇[10]應(yīng)用一個(gè)6 自由度DENSO-VP6242G工業(yè)型機(jī)器人，并添加了機(jī)器視覺和計(jì)算機(jī) 作為實(shí)驗(yàn)平臺，提出了一種基于機(jī)器視覺的機(jī)器人寫字方法。宮曉博[11]以ABB-IRB140型6自由度工業(yè)機(jī)器人為平臺，使用插補(bǔ)算法在給定平面與曲面上完成漢字的繪制，較忠實(shí)地還原TTF(true type font)字型。張傳劍[12]使用AutoCAD和Visual Basic，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了MOTOMAN-UP6機(jī)器人寫字功能，并能夠在水平面內(nèi)實(shí)現(xiàn)任意角度的文字書寫。薛環(huán)振[13]在他的碩士學(xué)位論文里，結(jié)合計(jì)算機(jī)書法[14]的相關(guān)技術(shù)，以工業(yè)機(jī)器人MOTOMAN-UP6為平臺設(shè)計(jì)了夾持毛筆的方法，控制機(jī)械臂完成了書寫動作；還考慮了回筆并提出了可行的執(zhí)行方法，獲得了更好的書寫結(jié)果。

1.3平面關(guān)節(jié)型機(jī)器人

平面關(guān)節(jié)型機(jī)器人，又稱為裝配型機(jī)器人，這種形態(tài)的機(jī)器人的特點(diǎn)有其獨(dú)到之處。這種運(yùn)動形態(tài)的機(jī)器人模仿了人類的手臂，由立柱和大臂、小臂組成，可在幾個(gè)方向上進(jìn)行轉(zhuǎn)動[15]。

平面關(guān)節(jié)型SCARA機(jī)器人是由日本山梨大學(xué)牧野洋在1979年發(fā)明的[16]，SCARA(selective compliance assembly robot arm)具有選擇順應(yīng)性的裝配機(jī)器人手臂，在水平方向上具有順應(yīng)性，在垂直方向上則具有很大的剛性[17]。SCARA機(jī)器人有4個(gè)自由度，有3個(gè)軸線相互平行的水平轉(zhuǎn)動關(guān)節(jié)，可在平面內(nèi)進(jìn)行定向和定位；1個(gè)垂直滑動關(guān)節(jié)，可在垂直于平面的方向運(yùn)動[16-17]。可見SCARA機(jī)器人是一種介于直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人和曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人之間的一種獨(dú)特類型。

以平面關(guān)節(jié)型機(jī)器人為平臺的書法機(jī)器人相對較少。如景興碧[18]采用一種工業(yè)型平面關(guān)節(jié)裝配型機(jī)器人(SCARA)來進(jìn)行軟筆書寫。該機(jī)器人的構(gòu)型與人的手臂及關(guān)節(jié)比較接近，具有很高的可延展性，該書寫平臺本體由4軸驅(qū)動，使用了末端執(zhí)筆的書寫機(jī)構(gòu)。曲波[19]在他的論文中提出了一種以“AdeptOne”平面機(jī)械手臂為平臺，能夠模仿人類書寫能力的毛筆機(jī)器人，其基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)同樣采用了末端執(zhí)筆的機(jī)械臂，通過接收主控PC機(jī)由漢字信息提取的控制指令，來模擬人類手臂的動作完成書寫。

除了這些常見的毛筆字書寫機(jī)器人類型，還有很多其他類型的機(jī)器人設(shè)計(jì)。例如多電機(jī)的傳動協(xié)作、機(jī)器人寫字靈巧手系統(tǒng)的研究[20]。Byoung-Ho Kim提出了一種具有軟技巧的雙手指模型[21]來進(jìn)行機(jī)器人書寫，該模型有兩個(gè)自由度，兩個(gè)手指各有一個(gè)旋轉(zhuǎn)節(jié)點(diǎn)和一個(gè)柱狀節(jié)點(diǎn)，通過遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)解動力學(xué)方程對機(jī)械手模型進(jìn)行操作。

綜上所述可知，直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人雖然可以很好地完成書寫任務(wù)，但是沒有很好的擴(kuò)展性，并不能很好地體現(xiàn)出人類書法的一些特性。曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人具有類人的關(guān)節(jié)和控制策略，除了能夠完成書寫動作之外，也可以將其拓展到其他類似的工作。而其他類型的機(jī)器人也提供了不同方面的借鑒。隨著計(jì)算機(jī)和科技的發(fā)展，可以通過引入各種類型的傳感器(例如圖像傳感器、聲納傳感器、觸覺傳感器等)作為反饋，很好地提高機(jī)器人系統(tǒng)書寫的質(zhì)量，同時(shí)也會對機(jī)器人控制策略和學(xué)習(xí)策略有很大的幫助。

2書寫機(jī)器人的控制方法

毛筆字書寫機(jī)器人的控制方式可分為以下3類：使用坐標(biāo)計(jì)算的控制方法；使用機(jī)器人運(yùn)動學(xué)及動力學(xué)的控制方法和智能控制方法。在機(jī)器人手臂運(yùn)動控制問題中，主要的挑戰(zhàn)在于動力學(xué)和不確定性帶來的復(fù)雜性。動力學(xué)的挑戰(zhàn)是由機(jī)器人機(jī)械臂中的非線性和耦合引起的，而不確定性則可能是動力學(xué)參數(shù)的不精確性和關(guān)節(jié)的柔性、驅(qū)動動力學(xué)、摩擦、傳感噪聲等的原因所引起的。

2.1使用坐標(biāo)計(jì)算軌跡控制繪制漢字

這種類型的書寫機(jī)器人按照預(yù)先設(shè)定的軌跡、行為、順序和速度重復(fù)進(jìn)行動作，完成書寫。景興碧的軟筆書法機(jī)器人控制系統(tǒng)[18]根據(jù)書法機(jī)器人的系統(tǒng)要求，編制了大量基于VB、VC、PEWIN和EXCEL的應(yīng)用軟件。研究者首先對漢字的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析分類，對漢字中常用的部首通過編程構(gòu)建出若干子程序，然后針對某一漢字調(diào)用函數(shù)并進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。這種書寫方法比較簡單，通過坐標(biāo)計(jì)算和計(jì)算機(jī)編程就能夠讓機(jī)器人實(shí)現(xiàn)毛筆字書寫，但是書寫效果不佳，當(dāng)書寫大量漢字時(shí)，會使程序冗雜。張傳劍[12]利用數(shù)學(xué)幾何算法進(jìn)行運(yùn)動學(xué)分析，基于AutoCAD和VB設(shè)計(jì)了MOTOMAN-UP6機(jī)器人寫字功能，使系統(tǒng)能夠在水平面內(nèi)任意角度實(shí)現(xiàn)文字的書寫。宮曉博[11]針對工作面為平面或球面的不同情況，分別使用插補(bǔ)算法和結(jié)合三維坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)變換的姿態(tài)插補(bǔ)方法，在給定平面以及給定曲面上以較好的效果完成了漢字的繪制。

2004年以來，寧夏引黃灌區(qū)全面推行了以成立農(nóng)民用水戶協(xié)會管理支斗渠為主要內(nèi)容的農(nóng)村水費(fèi)改革，主要經(jīng)歷了三個(gè)發(fā)展階段：建立試點(diǎn)階段（2004年）、全面推開階段（2005年）、鞏固規(guī)范階段（2006—2011年）。截至2012年5月底，全自治區(qū)共成立農(nóng)民用水戶協(xié)會821個(gè)，按照灌區(qū)所在規(guī)模分類，大型灌區(qū)協(xié)會有671個(gè)，中型灌區(qū)協(xié)會有129個(gè)，小型灌區(qū)協(xié)會有21個(gè)，分別占協(xié)會總數(shù)的81.7%、15.7%和2.6%。目前，全自治區(qū)共有農(nóng)民用水戶協(xié)會管理人員4 804人。

國外的研究者們也在不同的機(jī)器人平臺上實(shí)現(xiàn)了機(jī)械手臂的漢字書寫。Yongkui Man[6]設(shè)計(jì)的一種書法機(jī)器人主要采用插值算法和坐標(biāo)變換進(jìn)行書寫，該書法機(jī)器人有3個(gè)自由度的伺服系統(tǒng)，使用開環(huán)伺服系統(tǒng)來解決毛筆書寫過程中出現(xiàn)的小半徑旋轉(zhuǎn)和筆跡控制中的問題，通過控制伺服電機(jī)的轉(zhuǎn)矩、速度和角度來完成機(jī)械手的書寫動作。Ka Wai K[7]設(shè)計(jì)了具有5個(gè)自由度的機(jī)器人書寫平臺,該平臺在現(xiàn)有直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人X、Y、Z坐標(biāo)的基礎(chǔ)上，添加了Z旋轉(zhuǎn)和傾斜，可以支持機(jī)械手在5個(gè)自由度上的變化，能夠更加靈活穩(wěn)定地進(jìn)行書寫。Marius-Florin Crainic以RV-2AJ機(jī)械臂為平臺，通過直角三角形的三點(diǎn)校準(zhǔn)，能夠在平面或斜面上完成方便安全的書寫，并重現(xiàn)唯一的字體或字形[22]。

2.2使用機(jī)器人動力學(xué)控制繪制漢字

這種類型的書寫機(jī)器人通過控制機(jī)械手臂在已知的運(yùn)動軌跡條件下運(yùn)動，反過來求解對應(yīng)機(jī)械臂關(guān)節(jié)間的角度以達(dá)到控制的目的。本節(jié)根據(jù)機(jī)器人控制中使用的理論不同，將從運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)兩方面進(jìn)行介紹。

采用運(yùn)動學(xué)的控制方法，有相當(dāng)一部分研究者是通過解運(yùn)動學(xué)方程對機(jī)械手臂進(jìn)行控制的。曲波[19]使用了具有類似人類關(guān)節(jié)的機(jī)械臂來模擬人類手臂動作，進(jìn)而模仿人類的書寫能力，通過末端執(zhí)筆的機(jī)械臂，將從漢字中提取出來的信息通過運(yùn)動學(xué)方程來控制機(jī)械臂的動作。金英連[23]采用的6自由度轉(zhuǎn)動關(guān)節(jié)機(jī)器人機(jī)構(gòu)，是基于坐標(biāo)變換建立運(yùn)動學(xué)模型，使用三級遞階控制進(jìn)行書寫。滿翠華[24]對多自由度機(jī)器人手臂的機(jī)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)，主要通過Denavit-Hartenberg法和基于旋量理論對動作筆畫求運(yùn)動學(xué)正解、運(yùn)動學(xué)逆解(得到封閉解)、基于旋量理論的雅可比矩陣來控制機(jī)械臂的動作。

另外也有通過人類動作運(yùn)動學(xué)理論，來控制運(yùn)動的方法。Rejean Plamondon[25]提出了一個(gè)適用于書寫筆跡產(chǎn)生的嵌套模型，通過漸進(jìn)的細(xì)節(jié)分析筆畫的軌跡和速度，解釋了生成手寫筆畫的嵌套模型是如何連貫和一致的，并指出書寫筆跡有“指向”和“碰觸”兩個(gè)深度。

然而在一些情況下，逆向運(yùn)動學(xué)無法求出解析解，并且可能降低運(yùn)動軌跡的精確度[26]。于是有一部分研究者基于動力學(xué)的相關(guān)理論，研究機(jī)器人的控制方法。

王黨校對漢字書寫過程中的力反饋進(jìn)行了模擬，并評價(jià)了漢字書寫的逼真度[27]。Sung-Kyun Kim[28]對機(jī)器人書寫中的書寫筆夾持問題進(jìn)行了研究，提出了基于反作用力內(nèi)部接觸假設(shè)(reactional internal contact hypothesis)的多觸點(diǎn)操控框架，并解決了優(yōu)化配置搜索以及夾持力度的計(jì)算問題。由于人機(jī)操作的延時(shí)，當(dāng)人手剛度增加時(shí)，基于定位控制的機(jī)器人會不穩(wěn)定，于是Toru Tsumugiwa[29]提出了一種可變阻抗的控制方法，實(shí)時(shí)按比例地調(diào)整人臂剛度的動力學(xué)估算，使人機(jī)協(xié)同操作系統(tǒng)更加穩(wěn)定。Veljko Potkonjak通過總結(jié)以往書寫中出現(xiàn)的問題[30]，基于分布定位的概念提出了一種虛擬疲勞(virtual fatigue,VF)[31]的方法，能夠讓機(jī)器人根據(jù)當(dāng)前的疲勞程度重新自我配置，并采取合適的姿勢以此來準(zhǔn)確控制書寫的動作。

2.3使用智能控制書寫漢字

在反饋控制的研究中，主要使用各種傳感器來感知周圍環(huán)境，以此適應(yīng)環(huán)境的變化。曲波使用了能夠模仿人類書寫能力的毛筆機(jī)器人[19]，其基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)是采用末端執(zhí)筆的機(jī)械臂，引入了圖像、聲吶、觸覺等多個(gè)傳感器構(gòu)成閉環(huán)控制系統(tǒng)，通過接收主控PC機(jī)提取漢字信息的控制指令，來模擬人類手臂動作進(jìn)行書寫動作控制。香港中文大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)以一個(gè)5自由度的機(jī)器人系統(tǒng)為平臺[8]，通過對毛筆的筆尖構(gòu)建幾何模型[34]，在原有平臺基礎(chǔ)上提出了基于視覺圖像反饋的毛筆字筆畫書寫控制方法[35]，并對漢字筆畫的產(chǎn)生進(jìn)行了分析，用與模仿漢字書寫[36]。

KA WAI Kwok[7]為他們研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)的毛筆字書寫機(jī)器人添加了視覺系統(tǒng)，通過對毛筆字筆跡進(jìn)行實(shí)時(shí)捕捉和數(shù)據(jù)分析，使之可以進(jìn)行自矯正和學(xué)習(xí)。改進(jìn)后的書寫機(jī)器人能夠通過視覺獲取、學(xué)習(xí)漢字信息，并書寫漢字。金英連[23]使用視覺傳感器獲取字符圖像，再利用單片機(jī)對機(jī)械臂進(jìn)行控制從而達(dá)到書寫的目的。何薇[10]利用機(jī)器視覺自定義協(xié)議將圖像傳回PC機(jī)，通過得到的字符坐標(biāo)信息來控制機(jī)器人的多軸聯(lián)動進(jìn)行書寫。在字跡清晰條件下，該方法能夠使機(jī)器人準(zhǔn)確地寫出機(jī)器視覺所“看到”的字符。

另外，也有一些研究者通過各種學(xué)習(xí)算法來控制機(jī)器人的運(yùn)動。例如JAVIER G[26]采用改進(jìn)的Lloyd算法與隱馬爾可夫模型(HMM)對關(guān)節(jié)空間的軌跡進(jìn)行控制，并能更為有效地用于人類動作的學(xué)習(xí)。ALAIN D[37]通過采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，以此生成一序列命令直接提供給底層的控制回路，能夠在新的環(huán)境下歸納已學(xué)習(xí)到的動作，并以iCub為平臺測試軌跡記錄。SUN Yan等人的一些研究工作使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)以及構(gòu)造型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，通過模仿嬰兒發(fā)育過程，能夠讓機(jī)器人學(xué)會指向和定位行為[38-40]。

3書寫機(jī)器人的漢字信息獲取方式

中國書法漢字總數(shù)多達(dá)800 000，按字體可分為篆書、隸書、楷書、草書、行書、甲骨文、金文等。秦漢兩代的書法大部分是刻在石碑或者是竹簡上，之后的各朝代寫在帛或者紙上。這些作品大都有副本流傳，為機(jī)器人書寫數(shù)據(jù)庫提供了大量的資源。然而漢字的書寫不同于英文的書寫，漢字的書寫更加注重結(jié)構(gòu)和美觀，書寫動作也更為復(fù)雜。目前的毛筆字書寫機(jī)器人大部分書寫的是楷書，少部分是隸書或行書。機(jī)器人書寫中漢字信息獲取的方式分為計(jì)算機(jī)字庫再現(xiàn)和人機(jī)協(xié)作、模仿學(xué)習(xí)。

3.1計(jì)算機(jī)字庫信息的再現(xiàn)書寫

機(jī)器人對字庫中漢字的再現(xiàn)書寫，主要是通過計(jì)算機(jī)將漢字轉(zhuǎn)化成具體的點(diǎn)坐標(biāo)，然后通過控制機(jī)械臂的運(yùn)動軌跡，對漢字進(jìn)行書寫。這種漢字的實(shí)現(xiàn)方式比較簡單，效果表現(xiàn)和字庫中的漢字一致，主要使用直線關(guān)節(jié)型機(jī)器人，一部分使用曲關(guān)節(jié)型機(jī)器人。這種方法是在工程上實(shí)現(xiàn)漢字圖形的再現(xiàn)，對編程的要求較高。本節(jié)按照字庫信息的來源，將其分為從現(xiàn)有字庫的信息提取和字帖的信息獲取。

通過現(xiàn)有字庫進(jìn)行漢字信息的提取，多是利用操作系統(tǒng)自帶的函數(shù)讀取TTF矢量字庫中的漢字輪廓信息，通過Denavit-Hartenberg方法進(jìn)行運(yùn)動學(xué)控制，實(shí)現(xiàn)漢字的書寫。例如王光建[41-42]提取TTF矢量字庫中漢字的輪廓信息，通過編程對TTF字體的點(diǎn)陣單線字體進(jìn)行矢量化，然后使用汪濤[43]的函數(shù)提取和顯示功能對字符輪廓線進(jìn)行提取和顯示，實(shí)現(xiàn)寫字機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)分析和仿真。宮曉博[11]首先通過API 函數(shù)編程實(shí)現(xiàn)了TTF字型輪廓信息的提取，然后針對工作面為平面或球面的不同情況，分別使用插補(bǔ)算法和結(jié)合三維坐標(biāo)系旋轉(zhuǎn)變換的姿態(tài)插補(bǔ)方法，在給定平面以及給定曲面上以較好的效果完成了漢字的繪制。

另外也有研究者用其他方式進(jìn)行編程，從現(xiàn)有字庫中獲取漢字的信息。景興碧[18]使用SCARA機(jī)器人為平臺，以基于Windows系統(tǒng)上的中文字庫以及VB、VC、PEWIN、EXCEL等應(yīng)用軟件，在點(diǎn)陣式2D的字跡中加入第三維信息，供機(jī)器人進(jìn)行軟筆書寫。張傳劍[12]利用AutoCAD對漢字的筆畫的點(diǎn)坐標(biāo)信息進(jìn)行提取，使用VB設(shè)計(jì)了MOTOMAN-UP6機(jī)器人的寫字功能，利用集合算法對機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動學(xué)分析，使該機(jī)器人能夠在水平面內(nèi)任意角度進(jìn)行文字書寫。曲波[19]設(shè)計(jì)的自適應(yīng)能力毛筆機(jī)器人通過引入多個(gè)傳感器，接收漢字的坐標(biāo)信息進(jìn)行書寫，能夠模仿人類書寫的能力并進(jìn)一步完善自適應(yīng)性。

通過對漢字結(jié)構(gòu)的研究發(fā)現(xiàn)，漢字雖然數(shù)目龐雜，并且有不同的寫法、字體，但是不同的簡單筆畫在平面上的組合構(gòu)成了各種各樣的漢字。因此也有不少研究者對各種字帖進(jìn)行處理，獲取漢字的筆畫信息，以此控制機(jī)械手臂進(jìn)行書寫。

美國Tennessee State University的Fenghui Yao教授在這一方面作了一些研究，他在CCC(Chinese Character Calligraphy)機(jī)器人上設(shè)計(jì)了一種“中國漢字書法機(jī)器人”，通過構(gòu)建一個(gè)基于筆畫的漢字?jǐn)?shù)據(jù)庫來進(jìn)行書寫。他根據(jù)漢字的發(fā)展歷程，分別構(gòu)建了篆書、隸書、楷書、草書、行書的相關(guān)字庫。之后采用基于圖像和曲線加工技術(shù)和書法知識對毛筆字的軌跡信息進(jìn)行提取，將楷書漢字書寫分為28個(gè)基本筆畫。YAO還將漢字分成了幾類固定的結(jié)構(gòu)，根據(jù)結(jié)構(gòu)的不同來對筆畫進(jìn)行定位和拼接，得到了很好的書寫效果[44-46]。

也有研究者將獲取到的信息通過建立毛筆模型來進(jìn)行書寫。JOSH H. M. Lam在IRAS中構(gòu)建筆跡模型，利用線性回歸的理論，使機(jī)器人書寫出更加合適的筆畫[8]。在此基礎(chǔ)上，JOSH H. M. Lam還提出了一種先進(jìn)較成熟的幾何學(xué)的毛筆模型[47]：在實(shí)際書寫過程中使用CCD攝像頭采集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)獲取毛筆的幾何模型，之后通過添加8頂點(diǎn)筆畫模型對每個(gè)筆畫信息進(jìn)行分段，使機(jī)器人能夠很好地書寫每一個(gè)筆畫，從而更好地完成書寫。

然而機(jī)器人根據(jù)筆畫來進(jìn)行書寫是有一定困難的，因?yàn)樵诠P畫的組合方面，機(jī)器人需要進(jìn)行定位和拼接。薛環(huán)振[13]利用遞歸算法對毛筆字書法的筆跡和結(jié)構(gòu)進(jìn)行了參數(shù)化，在機(jī)器人書寫動作控制方面對書寫過程增加了“回筆”的方法，使書寫效果得到了較大的改善。金英連[23]使用視覺傳感器獲取字符圖像，然后通過網(wǎng)格化得到字符點(diǎn)陣，計(jì)算機(jī)信息得到筆畫，之后對筆畫的中心進(jìn)行聚類得到筆畫的順序，從而達(dá)到書寫的目的。何薇[10]利用機(jī)器視覺自定義協(xié)議將圖像傳回PC機(jī)，然后使用OpenCV庫對圖像進(jìn)行閾值比、閉運(yùn)算，細(xì)化和筆畫分割，通過得到的字符坐標(biāo)信息來控制機(jī)器人的多軸聯(lián)動進(jìn)行書寫。

3.2人機(jī)協(xié)作和模仿書寫

針對機(jī)器人書寫動作最多的方式是采用人機(jī)交互的學(xué)習(xí)方式。學(xué)習(xí)機(jī)制的研究是人工智能研究的一項(xiàng)核心課題。采用了一部分學(xué)習(xí)策略的機(jī)器人，它具有發(fā)現(xiàn)問題，并且能自主地解決問題的能力[48]。因此學(xué)習(xí)策略是智能系統(tǒng)具有適應(yīng)性與性能自完善功能的基礎(chǔ)。為了讓機(jī)器人能夠隨著經(jīng)驗(yàn)積累自動提高性能，人們設(shè)計(jì)了許多不同的算法和方式來實(shí)現(xiàn)機(jī)器人不同類型的學(xué)習(xí)。本節(jié)根據(jù)人機(jī)協(xié)作方式的不同，將分為隨動和模仿兩點(diǎn)進(jìn)行介紹。

隨動這一人機(jī)協(xié)作的形式，是通過人手牽引，與機(jī)械手臂相互協(xié)作使之獲取相應(yīng)漢字信息，最終實(shí)現(xiàn)書寫的過程。Toru Tsumugiwa[29]提出了一種基于延時(shí)定位的人機(jī)交互的可變阻抗的控制方法，由壓力傳感器實(shí)時(shí)獲取人類操作者手臂前端的力度，使機(jī)器人末端傳感器實(shí)時(shí)獲取壓力與位置數(shù)據(jù)，使人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)更加穩(wěn)定。Andre Lemme[49]以人形機(jī)器人iCub為平臺，構(gòu)建了一個(gè)運(yùn)動基元庫(movement primitive library), 通過人類教師的引導(dǎo)能夠自監(jiān)督地從復(fù)雜軌跡中感知并學(xué)習(xí)運(yùn)動基元，學(xué)會相應(yīng)的軌跡動作，并能使用復(fù)雜的手寫軌跡進(jìn)行評價(jià)。

另一種人機(jī)協(xié)作的方式就是通過觀察、模仿人類教師，獲取對應(yīng)的漢字信息并進(jìn)行漢字的書寫。例如V. Mohan等人[50]以嬰兒人型機(jī)器人iCub為平臺，通過iCub的分析/綜合系統(tǒng)學(xué)習(xí)繪制從簡單到復(fù)雜的形狀圖案。即通過觀察一個(gè)教師的示范，特別是教師末端執(zhí)行器的軌跡，來學(xué)習(xí)模仿示范者的動作。

在此基礎(chǔ)上，也有研究者通過觀察人類手勢來實(shí)現(xiàn)機(jī)器人手臂的書寫。Sylvain Filiatrault[51]通過無標(biāo)記的視覺傳感器，即Kinnect獲取人類示范的手臂手勢信息，轉(zhuǎn)換到以NAO機(jī)器人為平臺的系統(tǒng)中，以此控制機(jī)器人的手臂進(jìn)行書寫動作。晁飛等通過運(yùn)動傳感輸入設(shè)備實(shí)時(shí)捕捉人類示范的手勢軌跡，采用簡化的分類集成器來識別人體不同的動作手勢，來控制機(jī)械臂書寫不同的筆畫，最終實(shí)現(xiàn)整個(gè)漢字的書寫[52]。在此基礎(chǔ)上從人類手臂軌跡中提取漢字筆畫并進(jìn)行優(yōu)化，以此能夠讓機(jī)械臂實(shí)現(xiàn)用簡單結(jié)構(gòu)得到更優(yōu)的書寫效果，使其有潛力書寫更為復(fù)雜的漢字[53]。

4比較與討論

為了能更好地對比書寫機(jī)器人的產(chǎn)品、技術(shù)和參數(shù)性能參數(shù)，表1、表2和表3被用來對硬件構(gòu)造、控制方法和漢字信息獲取方式不同研究工作的來進(jìn)行比較。

需要強(qiáng)調(diào)的是，在機(jī)器人的動作控制方面，常規(guī)的控制策略就是對機(jī)器人進(jìn)行運(yùn)動學(xué)分析。主要是建立D-H齊次坐標(biāo)方程求解，或者是對機(jī)器人手臂在平面內(nèi)的軌跡進(jìn)行坐標(biāo)計(jì)算。之后通過編程對機(jī)器人進(jìn)行控制，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人毛筆字的書寫。這種方法可重復(fù)再現(xiàn)通過示教編程存儲起來的作業(yè)程序，然而這種系統(tǒng)主要依靠人對書寫機(jī)器人機(jī)械臂的軌跡控制程序進(jìn)行編寫，使其完成預(yù)期的動作，工作量比較大，可擴(kuò)展性差。

另外在對漢字信息的提取方面，目前的主要方法是通過編程函數(shù)提取現(xiàn)有字庫的漢字信息，能夠很好地對漢字進(jìn)行再現(xiàn)，并且書寫相當(dāng)多的漢字。然而，這種方法需要較多的編程，限制了機(jī)器人的拓展性和學(xué)習(xí)性，只能書寫字庫中的信息，不能通過不斷地學(xué)習(xí)和訓(xùn)練來掌握書寫能力。

表1　機(jī)器人硬件構(gòu)造的比較

表2　機(jī)器人控制方法的比較

表3　漢字信息獲取方式的比較

隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的研究和發(fā)展，很多研究者利用機(jī)器人的“眼睛”對漢字信息進(jìn)行捕捉和再現(xiàn)?；谟?jì)算機(jī)視覺來獲取字體信息，在很大程度上能夠讓機(jī)器人進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，但是機(jī)器人在獲取漢字信息時(shí)需要克服外界干擾，還要將信息轉(zhuǎn)化成內(nèi)部參數(shù)來完成書寫，其書寫控制方面需要通過不斷地反饋修正訓(xùn)練才能夠達(dá)到很好的書寫效果。

綜上所述，未來的研究工作將會有如下兩個(gè)可供拓展的領(lǐng)域：

1)智能控制與機(jī)器學(xué)習(xí)。引入智能控制模型和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，可以大幅改善毛筆字書寫機(jī)器人的動作控制。智能控制模型是在無人干預(yù)的情況下能夠自主驅(qū)動智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動控制系統(tǒng)，它主要是針對控制對象及其環(huán)境、控制目標(biāo)和任務(wù)的不確定性和復(fù)雜性而進(jìn)行設(shè)計(jì)的。智能控制系統(tǒng)的特點(diǎn)是：無需建立被控對象的數(shù)學(xué)模型，特別適合非線性、時(shí)變和復(fù)雜不確定的控制對象；具有分層遞階的控制組織結(jié)構(gòu)，便于處理大量的信息和儲存的知識，并進(jìn)行推理；控制效果具有自適應(yīng)能力，魯棒性好；學(xué)習(xí)能力，控制能力可以不斷增強(qiáng)。這種控制系統(tǒng)可以自動測量被控對象的被控制量，并求出與期望值的偏差，同時(shí)采集輸入環(huán)境的信息，然后根據(jù)所采集的輸入信息和已有知識進(jìn)行推理，使得其對被控對象的輸出控制的偏差盡可能減小或消除。根據(jù)控制對象本身參數(shù)或周圍環(huán)境的變化，調(diào)整其自身，使得其行為在新的或者已經(jīng)改變了的環(huán)境下達(dá)到最好，或者至少是容許的特性和功能。

2)模仿學(xué)習(xí)。目前對機(jī)器人模仿人書寫漢字的研究中，重復(fù)漢字的書寫還沒有能夠達(dá)到機(jī)器人自我創(chuàng)作書寫的效果[54]。中國漢字有十萬多個(gè)，常用漢字有三千多個(gè)[55]，在漢字的書寫中，不同的漢字是由有限的固定的筆畫組合而成的。在漢字的書寫過程中涉及了很多重復(fù)性的筆畫運(yùn)動，因此可以考慮利用在先前相同筆畫運(yùn)動軌跡中收集得到的數(shù)據(jù)來改善機(jī)械臂在隨后筆畫中的穩(wěn)定性和完善性。多樣性的漢字具有有限筆畫重復(fù)構(gòu)成的特點(diǎn)，意味著毛筆字書寫機(jī)器人完全可以采用各種學(xué)習(xí)算法[56]，這也為研究機(jī)器人的學(xué)習(xí)機(jī)制提供了一個(gè)非常有趣的途徑[50]。

5結(jié)束語

通過對該領(lǐng)域已有文獻(xiàn)的閱讀和思考，按照毛筆字書寫機(jī)器人的硬件構(gòu)造、書寫動作控制方法和書寫機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行了分類，對目前毛筆字書寫機(jī)器人的研究現(xiàn)狀和特點(diǎn)做了研究。本文還對比了各個(gè)研究的特點(diǎn)和優(yōu)勢，并在機(jī)器人書寫動作控制與實(shí)現(xiàn)方式方面做了一些思考。機(jī)器人通過不斷學(xué)習(xí)來完成寫字復(fù)雜工作，其重點(diǎn)在于學(xué)習(xí)，能夠讓機(jī)器人通過學(xué)習(xí)來完成復(fù)雜書寫動作的控制是近年來的研究熱點(diǎn)，也是機(jī)器人手眼協(xié)調(diào)發(fā)展的一個(gè)重要分支。在研究方面，漢字書寫機(jī)器人更著重于對機(jī)器人手臂的控制，這樣更接近人們對于智能機(jī)器人的控制期望。當(dāng)然，機(jī)器人手眼協(xié)調(diào)的發(fā)展一直伴隨著智能機(jī)器人的發(fā)展，在嘗試對機(jī)器人寫毛筆字改進(jìn)和提高的過程中，也會促進(jìn)智能機(jī)器人的發(fā)展和研究。另外，漢字書寫過程中的重復(fù)動作，也為機(jī)器學(xué)習(xí)方法的實(shí)踐和提高提供了一種方法。

對書寫機(jī)器人輸入方式的加強(qiáng)方面，由于漢字的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和文化底蘊(yùn)，毛筆字書寫機(jī)器人的研究也將在一定程度上為“腦機(jī)接口”技術(shù)應(yīng)用的拓展打下了前期基礎(chǔ)[57]。并且，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能理論的發(fā)展，更加高效、智能的發(fā)展型機(jī)器人將成為研究的重點(diǎn)。在以后的科研工作中，可以關(guān)注人工智能學(xué)習(xí)理論與模仿學(xué)習(xí)在機(jī)器人寫毛筆字中的實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)，并將發(fā)展型機(jī)器人的思想引入機(jī)器人書寫動作的控制中，讓智能機(jī)器人的動作控制更加貼近人們的期望。

為了強(qiáng)調(diào)書寫機(jī)器人的未來的研究方向以及可以預(yù)見的規(guī)?；瘧?yīng)用領(lǐng)域，在本文的最后從如下3個(gè)方面進(jìn)行了展望。

機(jī)器人書寫功能最直接的應(yīng)用是個(gè)性化的藝術(shù)噴涂，特別是在一些危險(xiǎn)的外墻上進(jìn)行書寫甚至作畫，都非常適合機(jī)器人去實(shí)現(xiàn)；另一方面，在一些高毒、高污染環(huán)境下的汽車整體噴漆以及個(gè)性化圖盤的噴漆工作，也非常適合大量的具有書寫能力的機(jī)器人去勝任。這兩種方式都可以根據(jù)人工設(shè)計(jì)好的或者機(jī)器人自己創(chuàng)作的藝術(shù)效果進(jìn)行。由于噴涂與書寫能力可以直接轉(zhuǎn)化，因此在市場有需求的情況下，可以馬上就轉(zhuǎn)化為企業(yè)的實(shí)際應(yīng)用。

機(jī)器人的書寫能力還可以應(yīng)用在康復(fù)鍛煉活動中。機(jī)器人可以托起或者拉動需要康復(fù)的肢體，來進(jìn)行一些基本恢復(fù)動作，運(yùn)動范圍可以逐漸從小到大，運(yùn)動速度可以從慢到快。并且機(jī)器人需要做一些新的動作時(shí)，可以通過模仿能力來學(xué)習(xí)康復(fù)醫(yī)師的新動作。這些能力正是機(jī)器人通過模仿來學(xué)習(xí)書寫所需要的，或者說是書寫機(jī)器人所具備的。

機(jī)器人書寫對機(jī)械手臂靈巧性的高要求可以被應(yīng)用到有機(jī)器人操作的外科手術(shù)中去。外科手術(shù)需要控制器械在較小的活動空間中進(jìn)行精確的定位和運(yùn)動，能達(dá)到較好書寫效果的機(jī)器人也是可以實(shí)現(xiàn)這一功能的。但是，從目前的研究現(xiàn)狀來看，還沒有能達(dá)到這樣要求的書寫機(jī)器人。因此，需要加強(qiáng)對采用智能控制方法的機(jī)器人書寫能力的研究。

參考文獻(xiàn):

[1]周遠(yuǎn)清, 張?jiān)偾? 智能機(jī)器人系統(tǒng)[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 1989: 17-22.

[2]曾慶軍, 黃惟一. 智能遙控作業(yè)器——下一代機(jī)器人發(fā)展的重要生長點(diǎn)[J]. 機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用, 1998, (3): 7-10.

[3]方建軍, 何廣平. 智能機(jī)器人[M]. 北京: 化學(xué)化工出版社, 2004: 1-14.

[4]CHAO Fei, ZHANG Xin, LIN Haixiong, et al. Learning robotic hand-eye coordination through a developmental constraint driven approach[J]. International journal of automation and computing, 2013, 10(5): 414-424.

[5]SICILIANO B, KHATIB O. 機(jī)器人手冊[M]. 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2013: 196-211.

SICILIANO B, KHATIB O. Springer Handbook of Robotics[M]. Beijing: China Machine Press, 2013: 196-211.

[6]MAN Yongkui, BIAN Chunyuan, ZHAO Hongbin, et al. A kind of calligraphy robot[C]//Proceedings of the 3rdInternational Conference on Information Sciences and Interaction Sciences (ICIS). Chengdu, China, 2010: 635-638.

[7]WAI K K, YAM Y, WAH LO K. Vision system and projective rectification for a robot drawing platform[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Control and Automation. Budapest, 2005: 691-696.

[8]LAM J H M, YAM Y. Stroke trajectory generation experiment for a robotic Chinese calligrapher using a geometric brush footprint model[C]//Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. St. Louis, MO, 2009: 2315-2320.

[9]MATSUI A, KATSURA S.A method of motion reproduction for calligraphy education[C]// IEEE International Conference on Mechatronics, 2013, 307(9): 452-457.

[10]何薇, 錢增磊, 唐超, 等. 基于機(jī)器視覺的機(jī)器人寫字技術(shù)的設(shè)計(jì)[J]. 江南大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版, 2011, 10(5): 513-517.

HE Wei, QIAN Zenglei, TANG Chao, et al. Design of writing by robot manipulator based on machine vision[J]. Journal of Jiangnan university：Natural Science Edition, 2011, 10(5): 513-517.

[11]宮曉博, 王建平. IRB140型工業(yè)機(jī)器人連續(xù)軌跡控制的漢字繪制[J]. 現(xiàn)代制造工程, 2010(2): 135-137.

GONG Xiaobo, WANG Jianping. Drawing Chinese character based on continuous path control of IRB140 industrial robot[J]. Modern manufacturing engineering, 2010(2): 135-137.

[12]張傳劍, 李春梅, 韓軍. MOTOMAN-UP6機(jī)器人寫字功能設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J]. 機(jī)械制造與自動化, 2011, 40(2): 119-121, 161.

ZHANG Chuanjian, LI Chunmei, HAN Jun. Functional design and realization of writing for MOTOMAN-UP6 robots[J]. Machine building & automation, 2011, 40(2): 119-121, 161.

[13]薛環(huán)振. 運(yùn)用機(jī)械臂的計(jì)算機(jī)書法創(chuàng)作系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)[D]. 上海: 華東師范大學(xué), 2011.

XUE Huanzhen. Design and development of computer calligraphy creation system using robot arm[D]. Shanghai: East China Normal University, 2011.

[14]俞凱. 計(jì)算機(jī)書法若干關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 杭州: 浙江大學(xué), 2010.

YU Kai. Researches on some key technologies of computer calligraphy[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2010. [15]姜家宏. 平面關(guān)節(jié)型機(jī)器人結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D]. 沈陽: 東北大學(xué), 2010.

JIANG Jiahong. The structure optimization research of planar articulated robot[D]. Shenyang: Northeastern University, 2010.

[16]楊成文. 平面關(guān)節(jié)機(jī)器人研制及其軌跡規(guī)劃[D]. 廣州:華南理工大學(xué), 2012.

YANG Chengwen. Research and development of the SCARA industrial robot and trajectory planning[D]. Guangzhou: South China University of Technology, 2012.

[17]張紅. SCARA機(jī)器人小臂結(jié)構(gòu)特性分析[D]. 天津: 天津大學(xué), 2008.

ZHANG Hong. Structural characteristic analysis of the SCARA robot's small arm[D]. Tianjin: Tianjin University, 2008.

[18]景興碧, 萬仁明, 張以都, 等. 軟筆書法機(jī)器人[J]. 機(jī)器人技術(shù)與應(yīng)用, 2000 (6): 21-23.

JING Xingbi, WAN Renming, ZHANG Yidu, et al. A robot system for Chinese penmanship[J]. Robot technique and application, 2000 (6): 21-23.

[19]曲波. 一種具有環(huán)境自適應(yīng)能力的毛筆機(jī)器人[J]. 微型電腦應(yīng)用, 2004, 20(10): 42-44.

QU Bo. An adaptive robot of calligraphist[J]. Microcomputer applications, 2004, 20(10): 42-44.

[20]喬金晶, 李志斌, 節(jié)鵬舉, 等. 寫字靈巧手系統(tǒng)研究[J]. 中國科技縱橫, 2010, (23): 39-40.

QIAO Jinjing, LI Zhibing, JIE Pengju, et al. The research of the write dexterous hand system[J]. China science & technology, 2010, (23): 39-40.

[21]KIM B H. Modeling and analysis of robotic dual soft-fingered writing[J]. International journal of precision engineering and manufacturing, 2009, 10(2): 17-23.

[22]CRAINIC M F, PREITL S, SANDRU L A, et al. Secure handwriting using a robot arm for educational purpose[C]//Proceedings of the 19th International Conference On Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR). Miedzyzdroje, 2014: 58-63.

[23]金英連, 程峰, 鄭成偉, 等. 智能寫字機(jī)器人機(jī)構(gòu)與遞階控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J]. 中國計(jì)量學(xué)院學(xué)報(bào), 2009, 20(3): 249-253.

JIN Yinglian, CHENG Feng, ZHENG Chengwei, et al. Smart lettering robot mechanism and hierarchical control design[J]. Journal of China university of metrology, 2009, 20(3): 249-253.

[24]滿翠華, 范迅, 李成榮. 畫像機(jī)器人手臂運(yùn)動學(xué)研究[J]. 起重運(yùn)輸機(jī)械, 2007 (3): 68-70.

MAN Cuihua, FAN Xun, LI Chengrong. Kinematics simulation of painting robot bionics arm[J]. Hoisting and conveying machinery, 2007 (3): 68-70

[25] PLAMONDON R, DJIOUA M. A multi-level representation paradigm for handwriting stroke generation[J]. Human movement science, 2006, 25(4-5): 586-607.

[26]GARRIDO J, YU Wen, SORIA A. Human behavior learning for robot in joint space[J]. Neurocomputing, 2015, 155: 22-31.

[27]王黨校, 張玉茹, 姚沖. 力反饋漢字書法模擬的任務(wù)規(guī)劃和逼真度評價(jià)方法[J]. 系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào), 2006, 18(8): 2307-2326.

WANG Dangxiao, ZHANG Yuru, Yao Chong. Task planning and fidelity evaluation in force enabled Chinese calligraphy simulation system[J]. Journal of system simulation, 2006, 18(8): 2307-2326.

[28]KIM S K, JO J,OH Y. Robotic handwriting: Multi-contact manipulation based on Reactional Internal Contact Hypothesis[C]//Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2014). Chicago, IL, 2014: 877-884.

[29]TSUMUGIWA T, YOKOGAWA R, KHARA R. Variable impedance control based on estimation of human arm stiffness for human-robot cooperative calligraphic task[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation. Washington, DC, USA, 2002: 644-650.

[30]POTKONJAK V. Robotic handwriting: Why and how[C]//Proceedings of the Conference on Interdisciplinary Applications of Kinematics. Lima, Perú, 2008: 19-35.

[31]POTKONJAK V, KOSTIC D, TZAFESTAS S, et al. Human-like behavior of robot arms: general considerations and the handwriting task—Part II: the robot arm in handwriting[J]. Robotics and computer integrated manufacturing, 2001, 17(4): 317-327.

[32]DJIOUA M, PLAMONDON R. Studying the variability of handwriting patterns using the Kinematic Theory[J]. human movement science, 2009, 28(5): 588-601.

[33]HASHIGUCHI H, ARIMOTO S, OZAWA R. Control of a handwriting robot with DOF-redundancy based on feedback in task-coordinates[J]. Journal of robotics and mechatronics, 2004, 16(4): 381-387.

[34]YAM Y. Realization of robotic Chinese calligraphy by an intelligent art robot[C]//Proceedings of the 4th Beijing-Hong Kong International Doctoral Forum. Shenzhen, China, 2009： 1-4.

[35]LU Y, LAM J H M, YAM Y. Preliminary study on vision-based pen-and-ink drawing by a robotic manipulator[C]//Proceedings of IEEE/ASME International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics. Singapore, 2009: 578-583.

[36]LAM J H M, YAM Y. Structural analysis based stroke segmentation for Chinese characters[C]//Proceedings of the 48th IEEE Conference on Decision and Control. Shanghai, China, 2009: 3118-3123.

[37]DRONIOU A, IVALDI S, SIGAUD O. Learning a repertoire of actions with deep neural networks[C]//Proceedings of IEEE International Conferences on Development and Learning and Epigenetic Robotics (ICDL-Epirob). Genoa, 2014: 229-234.

[38]WANG Zhengshuai, CHAO Fei, LIN Haixiong, et al. A Human-like learning approach to developmental robotic reaching[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO). Shenzhen, China, 2013: 581-586.

[39]WANG Zhengshuai, XU Guanghua, CHAO Fei. Integration of Brain-like neural network and infancy behaviors for robotic pointing[C]//Proceedings of the International Conference on Information science, Electronics and Electrical Engineering (ISEEE). Sapporo, 2014: 1613-1618.

[40]CHAO Fei, WANG Zhengshuai, SHANG Changjing, et al. A developmental approach to robotic pointing via human—robot interaction[J]. Information sciences, 2014, 283: 288-303.

[41]王光建, 廖志勇, 陳雪華. 機(jī)器人寫字技術(shù)及其運(yùn)動參數(shù)[J]. 重慶大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版, 2003, 26(12): 6-9.

WANG Guangjian, LIAO Zhiyong, CHEN Xuehua. Robot manipulator lettering technology and motion[J]. Journal of Chongqing university:natural science edition, 2003, 26(12): 6-9.

[42]王光建, 梁錫昌. 寫字機(jī)器人的文字矢量化及應(yīng)用[J]. 現(xiàn)代制造工程, 2004 (7): 40-42.

WANG Guangjian, LIANG Xichang. Character vector and application in writing robot[J]. Modern manufacturing engineering, 2004 (7): 40-42.

[43]汪濤. Windows95中字符輪廓線的提取和顯示 [J]. 微計(jì)算機(jī)應(yīng)用, 1999, 20(2): 86-88.

WANG Tao. The extraction and display of character contour in Windows95[J]. Microcomputer applications, 1999, 20(2): 86-88.

[44]YAO Fenghui, SHAO Guifeng. Modeling of ancient-style chinese character and its application to CCC robot[C]//Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control. Ft. Lauderdale, FL, 2006: 72-77.

[45]YAO Fenghui, SHAO Guifeng, YI Jianqiang. Extracting the trajectory of writing brush in Chinese character calligraphy[J]. Engineering applications of artificial intelligence, 2004, 17(6): 631-644.

[46]YAO Fenghui, SHAO Guifeng, YI Jianqiang. Trajectory generation of the writing-brush for a robot arm to inherit block-style Chinese character calligraphy techniques[J]. Advanced robotics, 2004, 18(3): 331-356.

[47]LAM J H M, YAM Y. Application of brush footprint geometric model for realization of robotic Chinese calligraphy[C]//Proceedings of the 2nd International Conference on Cognitive Infocommunications (CogInfoCom). Budapest, 2011: 1-5.

[48]CALDERON C A A, MOHAN R E, ZHOU Changjiu. Teaching new tricks to a robot learning to solve a task by imitation[C]//Proceedings of IEEE Conference on Robotics, Automation and Mechatronics. Singapore, 2010: 256-262.

[49]LEMME A, REINHART R F, STEIL J J. Self-supervised bootstrapping of a movement primitive library from complex trajectories[C]//Proceedings of the 14th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids). Madrid, 2014: 726-732.

[50]MOHAN V, MORASSO P, ZENZERI J, et al. Teaching a humanoid robot to draw ‘Shapes’[J]. Autonomous robots, 2011, 31(1): 21-53.

[51]FILIATRAULT S, CRETU A M. Human arm motion imitation by a humanoid robot[C]//Proceedings of IEEE International Symposium on Robotic and Sensors Environments (ROSE). Timisoara, 2014: 31-36.

[52]CHAO Fei, CHEN Fuhai, SHEN Yuhang, et al. Robotic free writing of Chinese characters via Human-Robot interactions[J]. International journal of humanoid robotics, 2014, 11(1): 1450007-1-26.

[53]CHAO Fei, SUN Yan, WANG Zhengshuai, et al. A reduced classifier ensemble approach to human gesture classification for robotic Chinese handwriting[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE). Beijing, China, 2014: 1720-1727.

[54]ACOSTA-CALDERON C A, HU H. Robot imitation: Body schema and body percept[J]. Applied bionics and biomechanics, 2005, 2(3-4): 131-148.

[55]吳建國, 俞慶英, 吳海輝. 漢字筆畫若干數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法研究與應(yīng)用[J]. 安徽大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版, 2005, 29(3): 14-20. WU Jianguo, YU Qingying, WU Haihui. Statistic on some Chinese character stroke information[J]. Journal of anhui university:natural science edition, 2005, 29(3): 14-20.

[56]TAN Huan, DU Qian, WU Na. Robots learn writing[J]. Journal of robotics, 2012: 505191.

[57]PéREZ-MARCOS D, ALBERTO BUITRAGO J, DANILO GIRALDO VELSQUEZ F, et al. Writing through a robot: A proof of concept for a brain-machine interface[J]. Medical engineering & physics, 2011, 33(10): 1314-1317.

Survey of robotic calligraphy research

ZENG Hualin1,2, HUANG Yuxuan1,2, CHAO Fei1,2, ZHOU Changle1,2

(1. Cognitive Science Department, Xiamen University, Xiamen 361005, China; 2. Fujian Province Key Lab of Machine Intelligence and Robotics, Xiamen University, Xiamen 361005, China)

Abstract：By analyzing the features and significance of calligraphy robots, we reveal that robotic writing ability requires robots to have autonomous manual control to perform flexible and precise movements as well as to respond to dynamic environments. In this study, we review and analyze three aspects of current studies on calligraphy robots. First, we introduce and analyze existing robotic hardware. Next, we review related control algorithms for the motions of robotic writing. Finally, we introduce Chinese character font acquirement methods. Additionally, we discuss the advantages and disadvantages of current robotic control methods and font acquirement approaches. We point out that intelligent control technologies and imitation learning methods are the future development directions for improving robotic writing quality. In our conclusion, we predict the development of large-scale application fields and the timing for the commercial realization of calligraphy robots.

Keywords：robot; calligraphy robot; manipulators; motion control; intelligent control; imitation learning

DOI:10.11992/tis.201507067

收稿日期：2015-07-28. 網(wǎng)絡(luò)出版日期：2016-01-06.

基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61203336, 61273338).

通信作者：晁飛. E-mail：fchao@xmu.edu.cn.

中圖分類號：TP242.6

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1673-4785(2016)01-0015-12

作者簡介：

曾華琳，女，1980年生，講師，博士研究生，主要研究方向?yàn)樽匀徽Z言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)。

晁飛，男，1981年生，講師，博士，主要研究方向?yàn)橹悄軝C(jī)器人、發(fā)展型機(jī)器人學(xué)習(xí)算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和集成分類器算法。主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目1項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇。

周昌樂，男，1959年生，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)榉履X智能系統(tǒng)、自然語言處理、藝術(shù)認(rèn)知計(jì)算。主持國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目多項(xiàng)、“973”項(xiàng)目子課題1項(xiàng)，發(fā)表學(xué)術(shù)論文200余篇，并有多本專著。

網(wǎng)絡(luò)出版地址：http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20160106.1555.004.html