最近，麻省理工学院（MIT）的研究人员描述了一种配套软体传感器的系统，该系统可覆盖机器人的身体，以提供“本体感觉”，即感知其身体的运动和位置。该反馈会进入一种新颖的深度学习模型，该模型可筛选出噪声并捕获清晰的信号，以计算机器人的3D位置。目前，相关论文已发表在《IEEE机器人与自动化快报》上。
MIT配套软体传感器的机械臂系统，资料图
据了解，这款软机器人手臂可自动摆动和伸展，并可预测自己的空间位置。研究人员开发的软传感器，是将导电硅胶片切成折纸形状，使它们具有“压阻”特性，这意味着它们在应变时会改变电阻。当传感器响应机械臂的拉伸和压缩而变形时，其电阻将转换为输出电压，然后将其用作与该运动相关的信号。该传感器可使用人类现成的材料制造，这意味着今后任何实验室都可以开发自己的系统。
完全集成的人体传感器是软机器人技术的长期目标。传统的刚性传感器会损害软机器人的自然柔韧性，使其设计和制造复杂化，并可能导致各种机械故障。因此，基于软材料的传感器是一种更合适的替代方案，但是其设计需要专门的材料和程序运行方法，这使得许多机器人实验室难以在软机器人中制造和集成它们。
机械臂动态图，资料图
研究人员称：“我们正在感测软机器人特性，使其从传感器（而不是视觉系统）获取反馈以进行控制，而不是和原先一样通过视觉系统进行控制。例如，我们想使用这些柔软的机器人树干来自动定向和控制自己，捡拾东西并与世界互动。这是向这种更复杂的自动化控制迈出的第一步。”
未来，研究人员的目标之一是帮助制造出可以更加灵巧地处理和操纵环境中物体的人造肢体。
接下来，研究人员旨在探索新的传感器设计，以提高灵敏度，并开发新的模型和深度学习方法，以减少每台新的软机器人所需的训练时间和流程。他们还希望完善系统，以更好地捕获机器人的完整动态运动。当前，该软机器人神经网络和传感器皮肤对捕捉细微运动或动态运动不敏感。但是，对于目前基于学习的软机器人控制方法而言，这是重要的第一步。
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