工程师构建了受人类启发的软机器人感知系统幼儿床

工程师构建了受人类启发的软机器人感知系统

一个国际研究人员团队开发了一种针对软机器人的感知系统，其灵感来自人类处理空间中与其他物体和人有关的自身身体信息的方式。

他们在1月30日的《科学机器人》上描述了该系统，其中包括运动捕捉系统，软传感器，神经网络和软机器人手指。

研究人员的最终目标是建立一个系统，该系统可以预测机器人的运动和内部状态，而无需依赖外部传感器，就像人类每天所做的一样中国机械网okmao.com。

在他们的《科学机器人》论文中，他们表明他们已经实现了使用柔软的机器人手指的目标。该作品在人机交互和可穿戴机器人技术以及用于纠正影响肌肉和骨骼的疾病的软设备中都有应用。

该系统旨在模拟人类在环境中导航所需的各种组件：运动捕捉系统代表视觉；该神经网络矗立在脑功能; 触摸传感器；和身体的手指与外界互动。该动作捕捉系统有没有来训练神经网络，一旦训练完成后可以丢弃。

“我们的方法的优势在于能够预测软机器人所经历的复杂运动和力（这是传统方法所难以做到的），并且可以将其应用于多种类型的执行器和传感器，” Michael Tolley说道。加州大学圣地亚哥分校机械和航空航天工程教授，该论文的资深作者。“我们的方法还包括冗余传感器，这提高了我们预测的整体鲁棒性。”

研究人员将软应变传感器任意嵌入到机械手的手指中，因为他们知道它们会对各种运动做出响应，并使用机器学习技术来解释传感器的信号。这使该团队（包括来自UC圣地亚哥生物启发式机器人和设计实验室的研究人员）可以预测施加到手指的力和手指的运动。这种方法将使研究人员能够开发模型，以预测软机器人系统移动时所经历的力和变形。

带有嵌入式软传感器（由聚合物和碳纳米管制成，缩写为cPDMS）的软机器人手指的运动学预测-无需接触。

这很重要，因为机器人技术中传统上用于处理传感器数据的技术无法捕获软系统的复杂变形。此外，传感器捕获的信息同样复杂。

结果，软机器人中的传感器设计，放置和制造是艰巨的任务，如果研究人员能够使用可靠的模型，则可以大大改善传感器的工作。这就是研究团队希望提供的。

通过运动学预测软机器人手指的尖端与嵌入式软传感器的接触。

下一步包括扩大传感器的数量，以更好地模拟生物皮肤的密集传感能力，并闭合回路以进行执行器的反馈控制。

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