科学家们开发出一种3D打印的机械手，它可以通过移动手腕在钢琴上弹奏简单的乐句。虽然机器人远非艺术大师，但它展示了复制人手的功能是多么具有挑战性，以及通过设计还可以实现多少复杂的动作。

剑桥大学的研究人员开发的机器人手是通过3D打印软质和刚性材料制成的，用于复制人手中的所有骨骼和韧带，但不是肌肉或肌腱。尽管与人手相比，这限制了机器人手的运动范围，但研究人员发现，依靠手的机械设计仍然可以实现很大范围的运动。

使用这种“被动”运动，机器人能够模仿不同风格的钢琴演奏，而不会改变手的材料或机械特性。这项研究结果发表在《Science Robotics》上，它将有助于设计出能够更自然地运动、能耗最小的机器人。

动物和机器中的复杂运动源于大脑（或控制器），环境和机械体之间的相互作用。系统的机械特性和设计对于智能功能非常重要，并且可以帮助动物和机器以复杂的方式移动，而不会消耗不必要的能量。

“我们可以利用这种被动运动来实现机器人的广泛运动：例如，步行，游泳或飞行，”该论文的第一作者剑桥工程系的Josie Hughes表示，“智能机械设计使我们能够以最小的控制成本实现最大范围的运动。”

在过去几年中，由于3D打印技术的进步，软组件已经开始集成到机器人设计中，这使得研究人员能够增加这些被动系统的复杂性。

人手非常复杂，在机器人中重现灵活性和适应性是一项巨大的挑战。今天的大多数高级机器人都无法完成小孩子可以轻松完成的操作任务。

领导这项研究的Fumiya Iida博士说，“这个项目的基本动机是了解具体的智能，也就是我们机械身体中的智能。我们的身体由智能的机械设计组成，比如骨骼、韧带和皮肤，这些设计可以帮助我们在没有大脑控制的情况下也能表现得聪明。”

“通过使用最先进的3D打印技术打印出像人一样柔软的手，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，这是人类钢琴演奏者不可能做到的，因为大脑不能像机器人那样可以被关闭。”

Hughes表示，“钢琴演奏是对这些被动系统的理想测试，因为它是一项复杂而细致的挑战，需要大量的行为来实现不同的演奏风格。”

通过考虑机械，材料特性，环境和手腕驱动如何影响手的动态模型，机器人学习演奏。通过扭动手腕，可以选择手与钢琴相互作用的方式，让具体智能确定它如何与环境交互。

研究人员编写了机器人程序，通过手腕的运动实现了一些短片（断奏）或平滑（连音）音符，“这虽然只是最基础的，但即使是这种单一动作，我们仍然可以获得相当复杂和细致的行为。”

尽管机器人手具有局限性，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，以实现复杂的运动任务，以及学习被动运动系统的局限性。

Hughes表示，“我们可以扩展这项研究，以实现更复杂的操作任务，如开发可以执行医疗程序或处理易碎物体的机器人。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，它更容易控制机器人学习。”