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[導讀] 讓機器人抓取物體時對物體產(chǎn)生感覺對提高效率非常重要。蘇黎世聯(lián)邦理工學院的研究人員宣布,他們已利用機器學習技術開發(fā)了一種低成本的觸覺傳感器。該傳感器能高分辨率、高精度地測量力的分布。這些特征使機器

讓機器人抓取物體時對物體產(chǎn)生感覺對提高效率非常重要。蘇黎世聯(lián)邦理工學院的研究人員宣布,他們已利用機器學習技術開發(fā)了一種低成本的觸覺傳感器。該傳感器能高分辨率、高精度地測量力的分布。這些特征使機器人手臂能夠更靈活地抓住敏感、脆弱的物體。

人類的觸覺可以讓我們用手撿起易碎或滑溜的物品,而不必擔心會壓碎或掉落物品。如果一個物體要從我們的手指上掉下來,我們就可以相應地調(diào)整我們拿捏的力量。科學家們希望能夠抓取產(chǎn)品的機器人手爪也可以從觸覺中獲得類似的反饋。研究人員發(fā)明的新傳感器據(jù)說是邁向“機器人皮膚”的重要一步。

該傳感器由一個帶有彩色塑料微珠的彈性硅膠皮膚和一個固定在其底部的普通攝像頭組成?;谝曈X的傳感器可以看到它何時與物體接觸,并且在硅酮皮膚上出現(xiàn)凹痕。該接觸改變了微珠的圖案,該微珠的圖案可以由傳感器下側的魚眼鏡頭記錄。微珠圖案的變化用于計算傳感器上的力分布。

這種機器人皮膚可以區(qū)分作用在傳感器表面的幾種力,并以高分辨率和高精度計算它們,并且可以確定力的作用方向。在計算推向微珠的力和方向時,研究小組使用了一組實驗和數(shù)據(jù)。這種方法使團隊可以精確地控制和系統(tǒng)地改變接觸的位置,力的分布以及接觸物體的大小。機器學習使研究人員可以記錄數(shù)千個接觸實例,并將其與磁珠圖案的變化精確匹配。該小組還在研究大型傳感器,該傳感器配備了多個攝像頭,可以識別復雜形狀的物體。他們還在努力使傳感器更薄。

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