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旨在辅助残疾人士或行动不便者的穿衣机器人，其设计的核心在于确保操作的安全性。然而，若追求绝对安全，机器人的行动速度往往会大打折扣，甚至导致操作失败。麻省理工学院近期研发的一项创新算法，巧妙地平衡了效率与安全性。

此算法通过预测人类的连贯动作模式，确保机器人在执行任务时始终保持安全状态，不论执行任务的人处于何种动态状态。通常情况下，机器人程序被编程以避免碰撞，而这项新方法则允许一定程度的轻微碰撞，从而显著缩减完成任务所需时间。

随着更多数据的积累，算法不断自我优化，使机器人能更高效、快速地完成穿衣任务。这一突破性的成果，正是通过将著名的PR2机器人应用于模拟上千次穿衣过程实现的，仅需一天时间，机器人便能掌握这一技能。

尽管在实际操作中，穿衣过程并非总是一帆风顺——有的尝试极为成功，而有的则以失败告终。尤其在衣物卡在人体关节处时，机器人可能难以恰当地施力。从这些经验中，机器人通过其神经网络学习预测施力程度，仿佛在模拟中体验到了人体感受协助时的微妙反馈。

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