2020年9月15日 机器视觉与计算机视觉技术

神经般的“光学花边”可以为机器人提供更高的触觉能力

光学花边-分布在3D打印弹性体框架中的可拉伸光纤的花边-可用于创建一个类似于生物神经系统的连接感觉网络,使软机器人能够感知它们与环境的相互作用并调整其相应的动作。

这种合成材料是在康奈尔大学由Patricia Xu领导的一个研究小组在Rob Shepherd教授管理的实验室开发的。

对于光学花边,研究人员使用了一种由3D打印的聚氨酯制成的柔性多孔晶格结构。他们用可伸缩的光纤将其芯线穿过,光纤中含有十几个机械传感器。然后,他们连接了一个LED灯来照亮光纤。当晶格结构被压在不同的点上时,传感器能够精确定位光子流的变化。

徐说:“当结构变形时,输入线和输出线之间会有接触,光线会跳到结构中的这些输出回路中,这样就可以知道接触发生在哪里。”“这种强度决定了变形本身的强度。”


柔性多孔网格结构用可拉伸光纤穿过,该光纤包含十几个机械传感器并连接到LED灯上。当按下晶格结构时,传感器精确定位光子流的变化。由康奈尔大学有机机器人实验室提供。

目前,自主机器人主要使用视觉和触觉检测器和传感器来完成复杂的任务。类似于动物的神经回路的更分散的传感器网络将允许机器人以更高的触觉分辨率相互作用并且测量随时间累积的机械损伤。研究人员说,分布式体积传感的重要性在软机器人领域更为明显,其中机器的每个部分都会发生变形。

“我们希望有一种方法来测量高度可变形物体的应力和应变,我们希望使用硬件本身,而不是视觉,”Shepherd说。 “考虑它的一个好方法是从生物学的角度来看。一个人仍然可以闭着眼睛感受他们的环境,因为他们的手指传感器会在手指变形时变形。机器人现在无法做到这一点。“

Shepherd说,光学花边不会被用作机器人的皮肤涂层,但更像是肉体本身。配有光学花边的机器人将更适合需要触觉灵敏度的护理等任务。

“机器人需要知道自己的形状才能触摸,抓住并帮助老年人,而不会损害他们,”Shepherd说。 “如果你使用机器人协助制造,情况也是如此。如果他们能够感受到他们正在触摸的东西,那么这将提高他们的准确性。“

虽然光学花边没有人类指尖那么多的灵敏度,但它对人体背部的触感更敏感。研究人员相信,它可用于以亚毫米位置精度和亚牛顿力分辨率定位变形。

这种材料也是可以清洗的,这导致了另一种应用:Shepherd的实验室已经成立了一家创业公司,将Xu的传感器商业化,制作可以测量人的形状和运动的服装,用于增强现实训练。

研究人员还计划探索利用机器学习来检测更复杂的变形,如弯曲和扭曲。 “研究人员制作模型来计算结构被触摸的位置,以及触摸的程度”。 徐说 : “但是在将来,当你的传感器数量增加了30倍并且它们随机传播时,那将会更加困难。但是机器学习会更快。

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