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Insight:软触觉传感器提升机器人触觉灵敏度

发表在《Nature Machine Intelligence》的一篇论文中,马克斯·普朗克智能系统研究所(MPI-IS)科学家团队介绍了一种名为“Insight”的鲁棒软触觉传感器,利用计算机视觉和深度神经网络准确估计物体接触位置和施加力大小。该研究项目是机器人像人和动物一样精准感知环境的重要一步。像自然指尖一样,该指尖传感器灵敏、坚固、高分辨率。

拇指状传感器由包裹轻量刚性骨架的软壳组成。骨架支撑结构,如骨骼稳定软指组织。外壳由掺深色反射铝片的弹性体制成,呈不透明灰色,防外部光线进入。指大小帽内藏微型 160 度鱼眼相机,记录 LED 环照亮的彩色图像。

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软传感器应对压力

物体触碰传感器外壳时,内部颜色图案外观改变。相机每秒多次记录图像并馈送深度神经网络。算法检测每个像素最微小光变。极短时间内,训练好的机器学习模型能绘制手指接触物体的确切位置、确定力大小、指示力方向。模型推断科学家称之为力图:为指尖三维每一点提供力矢量。

“通过外壳创新机械设计、内部定制成像系统、自动数据收集和前沿深度学习,我们实现了卓越感知性能,”MPI-IS 马克斯·普朗克研究组组长、自主学习组负责人 Georg Martius 说。“软壳包裹刚性骨架的独特混合结构确保高灵敏度和鲁棒性。相机能从单张图像检测表面最微小变形,”其博士生 Huanbo Sun 补充。测试中研究者发现传感器足够灵敏,能感觉自身相对重力的方向。

但传感器如何学习?Huanbo Sun 设计测试台生成机器学习模型所需训练数据,理解原始图像像素变化与施加力的相关性。测试台探测传感器全表面,记录真实接触力矢量和内部相机图像。由此生成约 20 万次测量。数据收集近三周,模型训练一天。经受如此长时间多种接触力实验证明了 Insight 机械设计的鲁棒性,大探头测试展示了感知系统的泛化能力。

拇指状传感器另一特色是具指甲状区域,弹性体层更薄。此触觉中央窝设计用于检测微小力和精细物体形状。超灵敏区弹性体厚度 1.2 mm,其余手指传感器为 4 mm。

“我们工作中呈现的软硬件设计可迁移至各种形状和精度要求的机器人部件。机器学习架构、训练和推理过程均通用,可应用于许多其他传感器设计,”Huanbo Sun 说。

传感器

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