先进触觉感知策略提升机器人物体检测精度
应用物理评论，Melville, NY
智能机器人触觉系统成功分类垃圾。（图片：Qian Mao 和 Rong Zhu/AIP Publishing）
当今智能机器人能通过视觉和触觉准确识别许多物体。通过传感器获得的触觉信息，结合机器学习算法，使机器人能识别之前处理过的物体。
然而，面对尺寸形状相似或未知物体时，感知常受干扰。其他限制机器人感知的因素包括背景噪声、同类物体不同形状尺寸等。
发表于 AIP Publishing 的《Applied Physics Reviews》中，清华大学研究人员致力于突破机器人识别各种常见且复杂物品的困难。
人类拥有多种触觉感知，其中之一是热觉。这让我们能感知风吹、感知冷热、区分木材和金属等材质，因为它们产生不同的冷却感。研究人员旨在通过设计融合热感的机器人触觉感知方法，模仿这种能力，实现更稳健准确的物体检测。
“我们提出在抓取过程中利用时空触觉感知，扩展机器人功能，使其能同时感知被抓取物体的多属性，包括热导率、热扩散率、表面粗糙度、接触压力和温度，”作者 Rong Zhu 表示。
团队创建分层传感器：表面材质检测层、底部压力敏感层、中间多孔层对热变化敏感。他们将该传感器与高效级联分类算法配对，按难易顺序排除物体类型，从空纸盒等简单类别开始，逐步过渡到橙皮、布料碎片等困难类别。
为测试方法能力，团队创建智能机器人触觉系统分拣垃圾。机器人拾取常见垃圾：空纸盒、塑料袋、塑料瓶、纸巾、海绵、橙皮、过期药物。将垃圾分类到可回收、厨余、有害、其他垃圾容器。
系统对未见过的多样垃圾物体识别分类准确率达 98.85%。这种成功的垃圾分拣行为可大幅减少现实场景中人力，为智慧生活技术提供广泛适用性。
未来研究将聚焦增强机器人具身智能和自主实现。“此外，结合脑机接口技术，传感器收集的触觉信息可转化为人脑可接受的神经信号，为手部残疾人群恢复触觉感知能力赋能，”Zhu 说。
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