给软机器人以感觉机器人技术中最热门的主题之一是软机器人领域陈奕【新闻】

给软机器人以感觉：机器人技术中最热门的主题之一是软机器人领域

该领域使用的是柔软和柔性的材料，而不是传统的刚性材料。但是软机器人由于缺乏良好的感知而受到限制。

好的机械手需要感觉到它正在触摸的东西，并且需要感觉到手指的位置大多数软机器人都缺少这种感应。

麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员在新论文中提出了新工具，以使机器人更好地感知与之交互的对象：查看和分类项目的能力以及更柔和细腻的触感。

CSAIL主任说：“我们希望通过感受世界来看到世界。柔软的机器人手具有感应的皮肤，可以拾取各种物体，从诸如土豆片的细腻物体到诸如奶瓶的重物。”

Daniela Rus，Andrew和Erna Viterbi电机工程与计算机科学教授，麻省理工学院斯蒂芬·A·施瓦茨曼计算机学院的研究副主任。

一篇论文以麻省理工学院和哈佛大学去年的研究为基础，在那里，一个团队开发了一种柔软而结实的机器人抓手，其形式为锥形折纸结构。

它像金星的捕蝇器一样塌陷在物体上，以捡起重量是其重量100倍的物品。

为了使新发现的通用性和适应性更接近人的手，一个新的团队提出了一个明智的选择：由连接压力传感器的乳胶“气囊”制成的触觉传感器。

新的传感器使抓取器不仅可以拾取像薯片一样细腻的物体，还可以对它们进行分类-使机器人可以更好地了解其拾取的物体，同时还表现出轻微的触感。

在对物体进行分类时，即使物体滑脱，传感器也能正确识别10个物体，准确率超过90％。

麻省理工学院的博士后约瑟·休斯说：“与许多其他柔软的触觉传感器不同，我们的传感器可以快速制造，改装成抓爪，并显示出灵敏度和可靠性。”

“我们希望他们提供一种新的软传感方法，该方法可应用于制造设置中的各种不同应用，例如包装和起重。”

在第二篇论文中，一组研究人员创建了一个名为“ GelFlex”的软机器人手指，该手指使用嵌入式摄像头和深度学习来实现高分辨率的触觉感应和“本体感觉”。

该抓手看上去很像苏打台上可能看到的两指杯抓手，它使用腱驱动机构来驱动手指。在各种形状的金属物体上进行测试时，该系统的识别精度超过96％。

GelFlex的新论文主要作者Yu She说：“我们的软手指可以提供较高的本体感觉准确度，并可以准确地预测所握住的物体，并且还可以承受相当大的冲击力，而不会损害相互作用的环境及其自身。”

“通过用柔性外骨骼约束软手指，并使用嵌入式摄像头执行高分辨率感应，我们为软操纵器提供了广泛的功能。”

魔球感官

魔术球夹持器由柔软的折纸结构制成，并由柔软的气球包裹。当对气球施加真空时，折纸结构在物体周围闭合，并且抓取器变形为其结构。

尽管此动作使抓取器能够抓取比以往任何时候都广泛的物体，例如汤罐，锤子，酒杯，无人机，甚至是一个西兰花小花，但仍然无法触及更大的精致和理解力，直到他们增加了传感器。

当传感器受到力或拉力时，内部压力会发生变化，团队可以测量压力的这种变化，从而确定何时会再次感到这种压力。

除乳胶传感器外，该团队还开发了一种算法，该算法利用反馈使抓具具有人性化的坚固性和精确性双重性，并且80％的被测试对象都已成功抓紧而没有损坏。

该团队在各种家用物品上测试了抓取器传感器，这些物品从重瓶子到细小物品，包括罐，苹果，牙刷，水壶和一袋饼干。

展望未来，该团队希望通过使用计算设计和重构方法来提高方法的可扩展性，从而使用这种新的传感器技术来提高分辨率和覆盖范围。最终，他们设想使用新传感器创建显示可伸缩性和灵敏度的流体感测皮肤。

休斯与罗斯共同撰写了新论文，他们将在2020年机器人与自动化国际会议上发表论文。

GelFlex

在第二篇论文中，CSAIL团队着眼于赋予软机器人抓手更细微，类似于人的感觉。柔软的手指允许很大范围的变形，但要以受控方式使用，必须具有丰富的触觉和本体感觉。该团队使用了带有广角“鱼眼镜头”镜头的嵌入式相机，可以非常详细地捕获手指的变形。

为了创建GelFlex，该团队使用了硅树脂材料来制作柔软透明的手指，并将一个摄像头放在指尖附近，将另一个摄像头放在手指中间。然后，他们在手指的正面和侧面涂了反射性墨水，并在背面增加了LED灯。这使内置鱼眼镜头可以观察手指的正面和侧面的状态。

该团队训练了神经网络，以从内部摄像机中提取关键信息以进行反馈。一个神经网络经过训练可以预测GelFlex的弯曲角度，而另一个神经网络则可以经过训练来估计要抓取的物体的形状和大小。然后，抓取器可以拾取各种物品，例如魔方，DVD盒或一块铝。

在测试过程中，握持时的平均位置误差小于0.77毫米，这比人的手指要好。在第二组测试中，抓取器面临抓握和识别各种尺寸的圆柱体和盒子的挑战。在80个试验中，只有3个被错误分类。

将来，该小组希望改善本体感觉和触觉感应算法，并利用基于视觉的传感器来估计更复杂的手指配置，例如扭曲或侧弯，这对于普通传感器来说是挑战，但嵌入式摄像头应该可以实现。

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