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DeepTech深科技■新型AI“光指”能看见力的大小，无盲点定位触觉，精度接近人类手指


机器人在视觉和听觉方面已经处在不断进化的阶段 ， 但是对于触觉、嗅觉和味觉 ， 它们几乎“一无所知” 。 如果之后要和机器人做朋友 ， 我们当然不希望在和它们握手或者拥抱的时候被挤压骨折 。
聪明的机器人需要触觉 。
人类皮肤能感知触觉、痛觉、热觉等多种感觉 ， 其中触觉感知最为重要 。 人的触觉主要通过分布在皮肤不同深度的四种触觉感受器来感知 ， 但要实现快速响应、稳定抓取、拉伸、切向力和运动方向等等感觉功能 ， 对机器而言极为复杂 。
DeepTech深科技■新型AI“光指”能看见力的大小，无盲点定位触觉，精度接近人类手指
本文插图
（图源：liu.se）
几十年来 ， 机器人专家一直在思考如何让机器有感觉 ， 也就是触觉传感 。目前最基本的方法是使用换能器将压力转换为电信号 。
根据传感器本身的软、硬包覆层和覆盖应用范围 ， 触觉传感器通常分为三类 ， 近年来国际上重点研究的是其中的柔性皮肤、电子皮肤触觉传感器 。 尽管在两年前诞生了世界首条柔性人造触觉神经 ， 但人造皮肤依旧进展缓慢 。
【DeepTech深科技■新型AI“光指”能看见力的大小，无盲点定位触觉，精度接近人类手指】哥伦比亚大学机械工程与计算机科学系副教授 Matei Ciocarlie 说：“一直以来很难跨越的鸿沟是 ， 制造触摸传感器和制造手指是有区别的 。 ”
于是 Ciocarlie 和电气工程教授 Ioannis (John) Kymissis 想出一种 “新奇” 的思路——“光指” ， 研究团队称“他们的手指可以在一个很大的、多曲线的表面上以极高的精度（
这项研究发表在国际知名刊物《IEEE/ASME 机电一体化会刊》 。
DeepTech深科技■新型AI“光指”能看见力的大小，无盲点定位触觉，精度接近人类手指
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（图源：哥伦比亚大学）
通俗来说 ， 这个手指不是通过触觉神经来感受 ， 而是通过 “看” 自己手上的光亮程度来判断力的大小 。
这种光指是由 3D 打印机做出的骨架 ， 骨架上嵌入了 32 个光电二极管和 30 个相邻的 LED ， 为了使这些亮光“仅机器人自己可见” ， 手指外表用柔软的反光硅胶皮肤覆盖 。
当机器人手指触摸物体时 ， 外部会变形 ， 并且骨架上的光电二极管会检测到发光二极管发出的光的变化 。 由此 ， 系统就可以确认手指什么地方在摸东西 ， 以及用了多大的力 。 所以 ， 机器人不会感觉到触觉 ， 而是会 “看到” 触觉 。
DeepTech深科技■新型AI“光指”能看见力的大小，无盲点定位触觉，精度接近人类手指
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（来源：哥伦比亚大学）
此前 ， 一家名为 SynTouch 的公司研发出一种“盐水手指” ， 手指内部是 19 个超灵敏电极 ， 电极和硅外皮之间注入了盐水 。 当接触东西时 ， 电极会通过盐水检测电阻的变化 ， 从而知道触摸的位置和强度 。
哥伦比亚大学的 “光指” 原理其实和 “盐水手指” 很相近 ， 只不过把电极和盐水换成了 LED 灯和光电二极管 。 最大的不同在于 ， “光指”融入了 AI 机器学习算法 ， 分析处理更精确 ， 同时还具备自我校准和不断学习的能力 。
如果戳一下这个“光指” ， 所有的广电二极管都会“动起来” ， 靠近被戳地方的光电二极管反馈更大 ， 远的地方反馈较小 。 整个系统能非常详细地获取所有信息 。 也就是说 ， 你戳一下“光指” ， 手指内部需要处理 32 个光电二极管和 30 个 LED 发出的 960 个信号 。 另外 ， 由于光可以在弯曲的空间中反弹 ， 这些信号可以覆盖复杂的三维形状 ， 比如指尖 。
“我们的结果表明 ， 深度神经网络可以非常高精度地提取此信息 ， ” Kymissis 说 ， “我们的设备从一开始就是真正设计成可与 AI 算法结合使用的触觉手指 。”
“人的手指提供了令人难以置信的丰富的联系信息——在每平方厘米的皮肤中有超过 400 个微小的触摸传感器！” Ciocarlie 说 。 “这个模型促使我们尝试从手指上获取尽可能多的数据 。 确保手指四周的所有接触都被覆盖是至关重要的——我们基本上建造了一个没有盲点的触觉机器人手指 。 ”


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