先进的触觉传感策略提高机器人物体检测的准确性
应用物理评论，梅尔维尔，纽约
智能机器人触觉系统成功进行垃圾分类。 （图片来源：毛钱、朱蓉/AIP Publishing）如今的智能机器人可以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以及机器学习算法使机器人能够识别之前处理过的物体。
然而，当遇到大小和形状相似的物体或机器人未知的物体时，传感常常会感到困惑。限制机器人感知的其他因素包括背景噪声以及不同形状和大小的同一类型物体。
在《应用物理评论》中， 清华大学的研究人员通过AIP出版社的研究，致力于突破机器人识别各种常见但复杂的物品的困难。
人类拥有许多不同类型的触摸感应，其中之一是热感。这使我们能够感知风的吹动，感知热和冷，并区分物质类型，例如木材和金属，因为产生不同的冷却感觉。研究人员旨在通过设计一种机器人触觉传感方法来模仿这种能力，该方法结合了热感觉，以实现更稳健和更准确的物体检测。
“我们建议在手部抓取过程中利用时空触觉感知来扩展机器人的功能和能力，以同时感知所抓取物体的多个属性，包括导热率、热扩散率、表面粗糙度、接触压力和温度，”作者朱荣说。
该团队创建了一种分层传感器，其表面具有材料检测功能，底部具有压力敏感度，多孔中间层对热变化敏感。他们将该传感器与高效的级联分类算法配对，该算法按从易到难的顺序排除对象类型，从空纸箱等简单类别开始，然后再转向橙皮或布片。
为了测试他们的方法的功能，该团队创建了一个智能机器人触觉系统来对垃圾进行分类。机器人捡起常见的垃圾物品，包括空纸箱、塑料袋、塑料瓶、餐巾纸、海绵、橙皮和过期药品。它将垃圾分类到单独的容器中，用于存放可回收物、食物残渣、危险废物和其他废物。
他们的系统在识别以前未遇到过的各种垃圾对象方面实现了 98.85% 的分类准确率。这种成功的垃圾分类行为可以大大减少现实生活场景中的人力劳动，为智能生活技术提供广泛的适用性。
该领域的未来研究将集中于增强机器人的具体智能和自主实施。 “此外，通过将该传感器与脑机接口技术相结合，传感器收集的触觉信息可以转换为人脑可接受的神经信号，重新赋予手部残疾者触觉感知能力。”朱说。
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