这项研究发明，机器人手指的触觉感知，越来越接近人类皮肤的触觉
为了改善机器人技术中的触摸感应，科学家们开发了一种拇指形传感器，其中隐藏了一个摄像头，并训练了一个深度神经网络来推断其触觉接触信息。当有东西接触手指时，系统会根据其柔性外壳的可见变形构造一个三维力图。这项研究发明显着改善了机器人手指的触觉感知，越来越接近人类皮肤的触觉。
在 2022 年 2 月 23 日发表在 Nature Machine Intelligence 上的一篇论文中，马克斯普朗克智能系统研究所 (MPI-IS) 的一组科学家介绍了一种名为“Insight”的强大软触觉传感器，它使用计算机视觉和深度神经网络准确估计物体与传感器接触的位置以及施加的力有多大。该研究项目是朝着机器人能够像人类和动物一样准确地感知周围环境迈出的重要一步。与其天然对应物一样，指尖传感器非常灵敏、坚固且分辨率高。
拇指形传感器由软壳制成，围绕轻质坚硬的骨架构建。这个骨架支撑着这个结构，就像骨头稳定了柔软的手指组织一样。外壳由混合了深色但反光铝片的弹性体制成，形成不透明的灰色，可防止任何外部光线进入。隐藏在这个手指大小的盖子内的是一个微型 160 度鱼眼摄像头，可记录由一圈 LED 照亮的彩色图像。
当任何物体接触传感器外壳时，传感器内部颜色图案的外观会发生变化。相机每秒记录多次图像，并将这些数据提供给深度神经网络。该算法甚至可以检测到每个像素中最小的光线变化。在几分之一秒内，经过训练的机器学习模型可以绘制出手指接触物体的确切位置，确定力的强度并指示力的方向。该模型推断出科学家所说的力图：它为三维指尖中的每个点提供了一个力向量。
“我们通过外壳的创新机械设计、内部定制的成像系统、自动数据收集和尖端的深度学习实现了这种出色的传感性能，”MPI-IS 的马克斯普朗克研究小组负责人 Georg Martius 说，他在那里他领导自主学习小组。他的博士学位。学生孙焕波补充道：“我们独特的软壳混合结构包裹着坚硬的骨架，确保了高灵敏度和稳健性。我们的相机可以从一张图像中检测到表面的最轻微变形。” 事实上，在测试传感器时，研究人员意识到它足够敏感，可以感觉到自己相对于重力的方向。
期刊参考
Materials provided by Max Planck Institute for Intelligent Systems . Note: Content may be edited for style and length.
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