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『』研究人员将低成本触觉传感器与机器学习相结合 开发具有抓握感觉的机器人

让机器人抓取物体时对物体产生感觉对提高效率非常重要 。苏黎世联邦理工学院的研究人员宣布 ， 他们已利用机器学习技术开发了一种低成本的触觉传感器 。该传感器能高分辨率、高精度地测量力的分布 。这些特征使机器人手臂能够更灵活地抓住敏感、脆弱的物体 。
【『』研究人员将低成本触觉传感器与机器学习相结合 开发具有抓握感觉的机器人】人类的触觉可以让我们用手捡起易碎或滑溜的物品 ， 而不必担心会压碎或掉落物品 。如果一个物体要从我们的手指上掉下来 ， 我们就可以相应地调整我们拿捏的力量 。科学家们希望能够抓取产品的机器人手爪也可以从触觉中获得类似的反馈 。研究人员发明的新传感器据说是迈向“机器人皮肤”的重要一步 。
该传感器由一个带有彩色塑料微珠的弹性硅胶皮肤和一个固定在其底部的普通摄像头组成 。基于视觉的传感器可以看到它何时与物体接触 ， 并且在硅酮皮肤上出现凹痕 。该接触改变了微珠的图案 ， 该微珠的图案可以由传感器下侧的鱼眼镜头记录 。微珠图案的变化用于计算传感器上的力分布 。
这种机器人皮肤可以区分作用在传感器表面的几种力 ， 并以高分辨率和高精度计算它们 ， 并且可以确定力的作用方向 。在计算推向微珠的力和方向时 ， 研究小组使用了一组实验和数据 。这种方法使团队可以精确地控制和系统地改变接触的位置 ， 力的分布以及接触物体的大小 。机器学习使研究人员可以记录数千个接触实例 ， 并将其与磁珠图案的变化精确匹配 。该小组还在研究大型传感器 ， 该传感器配备了多个摄像头 ， 可以识别复杂形状的物体 。他们还在努力使传感器更薄 。
『』研究人员将低成本触觉传感器与机器学习相结合 开发具有抓握感觉的机器人
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