尽管现代相机为机器提供了非常完善的视觉感,但机器人仍然缺乏如此全面的触摸感解决方案。在苏黎世联邦理工学院,由动态系统与控制研究所的Raffaello D'Andrea教授领导的小组中,开发了一种触觉传感原理,使机器人能够从与环境的交互中获取丰富的接触反馈。在最近的一次TEDxZurich的TEDx演讲中描述了这种方法。演讲以一个技术演示为特色,该演示介绍了针对下一代柔软机器人皮肤的新颖触觉感应技术。
苏黎世大学最新触觉传感机制,使机器人能够从与环境的交互中获取丰富的反馈信息! 该感测技术是基于一个照相机上轨道荧光发色粒子,其密集和随机分布的柔软,可变形的凝胶内。图案的随机性简化了凝胶的生产,其密度可在所得图像的每个像素处提供应变信息。另外,该技术没有对可以表现出任意几何形状的感测表面的形状做出任何假设。
数据处理 尽管捕获粒子运动的图像是直观的,并且在某种程度上是视觉上可以解释的,但提取准确的物理量却是具有挑战性的。为了克服对软材料的行为进行实时建模的复杂性,将从图像中提取的信息以数据驱动的方式映射到所施加的(剪切力和压力)接触力的分布。具体而言,采用了神经网络,通过精确的有限元模拟对神经网络进行完全训练,以提取上述映射。
应用领域 这项技术有可能影响多个应用领域,其中很明显的一个就是机器人操纵。在最近的概念验证中,我们证明了仅通过使用触觉感测可以实现高度动态的操纵任务,如下面的视频所示。此外,这种方法的多功能性使其适用于机器人领域以外的各种产品。实际上,人为的触觉可以在智能假体系统中找到应用,并有可能为失去四肢的人恢复触觉。
来源:贤集网