Усовершенствованная стратегия тактильного зондирования повышает точность робота при обнаружении объектов

Обзор прикладной физики, Мелвилл, штат Нью-Йорк

Успешная сортировка мусора с помощью интеллектуальной тактильной системы робота. (Изображение:Цянь Мао и Ронг Чжу/AIP Publishing)

Сегодняшние интеллектуальные роботы могут точно распознавать многие объекты посредством зрения и осязания. Тактильная информация, полученная с помощью датчиков, а также алгоритмов машинного обучения, позволяет роботам идентифицировать объекты, с которыми ранее обращались.

Однако восприятие часто сбивается, когда ему предъявляют объекты, схожие по размеру и форме, или объекты, неизвестные роботу. Другие факторы, ограничивающие восприятие робота, включают фоновый шум и однотипные объекты разных форм и размеров.

В Обзорах прикладной физики от AIP Publishing, исследователи из Университета Цинхуа работали над преодолением трудностей, связанных с роботизированным распознаванием различных распространенных, но сложных предметов.

Люди обладают многими различными типами сенсорного восприятия, одним из которых является тепловое ощущение. Это позволяет нам чувствовать дуновение ветра, воспринимать тепло и холод, а также различать типы материи, такие как дерево и металл, из-за различных ощущений охлаждения. Исследователи стремились имитировать эту способность, разработав роботизированный метод тактильного зондирования, включающий тепловые ощущения для более надежного и точного обнаружения объектов.

«Мы предлагаем использовать пространственно-временное тактильное зондирование во время захвата руки, чтобы расширить функции робота и способность одновременно воспринимать множество атрибутов захваченного объекта, включая теплопроводность, температуропроводность, шероховатость поверхности, контактное давление и температуру», — сказал автор Ронг Чжу.

Команда создала многослойный датчик с обнаружением материала на поверхности и чувствительностью к давлению внизу, с пористым средним слоем, чувствительным к температурным изменениям. Они объединили этот датчик с эффективным алгоритмом каскадной классификации, который исключает типы объектов по порядку, от простых к сложным, начиная с простых категорий, таких как пустые коробки, а затем переходя к апельсиновым коркам или клочкам ткани.

Чтобы проверить возможности своего метода, команда создала интеллектуальную тактильную систему робота для сортировки мусора. Робот собирал обычный мусор, в том числе пустые коробки, пластиковые пакеты, пластиковые бутылки, салфетки, губки, апельсиновые корки и лекарства с истекшим сроком годности. Он сортировал мусор в отдельные контейнеры для вторсырья, пищевых отходов, опасных отходов и других отходов.

Их система достигла точности классификации 98,85 процента при распознавании разнообразных объектов мусора, с которыми ранее не встречались. Такое успешное поведение по сортировке мусора может значительно сократить человеческий труд в реальных сценариях и обеспечить широкую применимость технологий умной жизни.

Будущие исследования в этой области будут сосредоточены на совершенствовании встроенного интеллекта роботов и их автономной реализации. «Кроме того, объединив этот датчик с технологией интерфейса мозг-компьютер, тактильную информацию, собираемую датчиком, можно будет преобразовать в нейронные сигналы, приемлемые для человеческого мозга, что вновь расширит возможности тактильного восприятия для людей с ограниченными возможностями рук», — сказал Чжу.

Для получения дополнительной информации свяжитесь с Венди Битти по адресу:Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. Для просмотра у вас должен быть включен JavaScript.; 301-209-3090.