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重磅|Science Robotics封面:神经般的“光学花边”为机器人提供更高触觉能力

 RoboSpeak 2020-12-23

导读

“触觉先于视觉,也先于语言。它是第一语言,也是最后一种语言,而且它总是讲真话。

 ————Margaret Atwood《盲人刺客》

人类用视觉去观测描摹信号的全貌,用触觉去感知摸索世界,而想要让机器人拥有和人一样灵敏的感官,一直都是一个难题。最近,来自康奈尔大学的有机机器人实验室的研究人员在《Science Robotics》杂志上发表了一篇名为《用于合成传入神经网络的光学花边》的论文,一种新的合成材料可以创建类似于生物神经系统的链接传感网络,可使软机器人感知它们如何与周围环境互动并相应地调整其动作。


作者:凛冬

触觉乃人的五感之一,是我们认知世界的工具,人类制造机器人,试图教机器人像人一样思考,让机器人变得更像人。机器人认知世界,和世界“沟通”,靠的是它们自己的感官——各种功能的传感器。

早在2011年左右,MIT的研究人员曾开发出了一款简单的、特殊触觉传感器Gelsight,该系统的模型还可以通过观察现场,来想象触摸一个平面或锋利边缘的感觉。

而今天,康奈尔大学的研究人员为我们带来了一个新的解题思路,我们的触觉不再依托视觉,而是靠着触觉来感受。“我们希望有一种方法来测量高度变形的物体的应力和应变,并且我们要使用硬件本身而不是视觉来进行测量。论文作者Rob Shepherd提到最开始的想法时说, “从生物学的角度考虑这个问题的一种好方法。盲人仍然可以感觉到,因为他们的手指中的传感器会在手指变形时变形。机器人现在还没有这种感觉。

(可以测量自身压缩程度)

这个新想法的实现还得利于Shepherd之前的一个研究,那个研究里面描述了可伸展的光波导如何在柔软的机器人手中充当曲率,伸长率和力传感器。这个方法让软机器人内部能够感受到外部,像人类一样。当然光波导这项技术也可以用在触觉传感器上。

假手变形得越多,穿过核心的光损失就越多。光电二极管检测到的这种可变的光损失就是使假体“感知”其周围环境的原因。Shepherd说:“如果在弯曲假体时没有光丢失,我们将不会获得有关传感器状态的任何信息,损失的数量取决于它的弯曲程度。”对于这项技术在触觉传感器上的应用来说,该小组使用假体执行各种任务,包括对形状和纹理的抓取和探测。

让人眼前一亮的是,这只手能够扫描三个西红柿,并通过柔软度确定哪个是最成熟的。

实验室运用这项技术,首先建立了一个使用光纤来测量变形的模型“感官泡沫”,其形态呈现圆柱体。

先来看一下这个模型的实验效果。

(可以感受圆柱体外部表面可以“感受”到的地方)

对于“光学花边”项目,研究人员使用了一种柔性的,多孔的格子结构,该结构由3D打印的聚氨酯制成。并且用包含十多个机械传感器的可拉伸光纤穿入其纤芯,然后安装了LED灯照亮光纤。

当在各个点按下晶格结构时,传感器能够查明光子流的变化。

“当结构变形时,输入线和输出线之间就会发生接触,并且光线会跳入结构中的这些输出回路中,因此您可以分辨出发生在哪里,” 研究人员说。 “强度决定了变形本身的强度。

说到这里,你会不会好奇既然是触觉传感器,它的灵敏度又会是多高呢?

实验证明,其灵敏度虽然比不上人体最敏感的指尖,但是会比人体背部的敏感度更高。

(感官泡沫模型计算机仿真结果)

“光学花边”不是机器人的一层皮肤涂装,它更像是机器人的肉,机器人运用上这种材料,更适合在医疗保健行业,它能提供更贴心和细致的服务。

“有很多人在变老,没有那么多年轻人照顾他们。因此,机器人帮助照顾老人的想法是很现实的。”Shepherd说。“机器人需要熟悉自己的形状,才能触摸、握住并帮助老年人,而不会弄伤他们。如果您使用机器人协助制造,也是如此。如果他们能感觉到他们在触摸什么,那将提高他们的准确性。

而且这种材料是可洗的,实验室还创立了一家公司,将该传感器商业化,把材料做成服装,让该项目走出实验室,增强现实训练,为之后的改进和应用获取更多的数据。

END

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