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觸覺(jué)傳感技術(shù)在軟體機(jī)械手領(lǐng)域應(yīng)用

感知芯視界 ? 來(lái)源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2023-10-18 10:35 ? 次閱讀

來(lái)源:MEMS

編輯:感知芯視界 Link

觸覺(jué)感知技術(shù)在人機(jī)交互領(lǐng)域具有重要價(jià)值。分布在軟體機(jī)械手的觸覺(jué)傳感器能夠在非結(jié)構(gòu)化的場(chǎng)景交互中為人們提供多模態(tài)感知信息,如接觸狀態(tài)(穩(wěn)態(tài)、滑動(dòng)、扭轉(zhuǎn)等)、表面特征(粗糙度、紋理、曲率等)、物理屬性(形狀、重量、剛度等),這些信息對(duì)于機(jī)器人與環(huán)境、環(huán)境與人、人與機(jī)器人的安全交互起到了至關(guān)重要的作用。具有觸覺(jué)感知的軟體機(jī)械手更加智能化,且更具安全性與靈活性,可在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、軍事等領(lǐng)域得到更廣泛應(yīng)用。

近日,清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院曲鈞天助理教授的海洋軟體機(jī)器人與智能傳感實(shí)驗(yàn)室(Ocean Soft-Robot and Intelligent Sensing Lab,OASIS-LAB)針對(duì)軟體機(jī)械手的觸覺(jué)感知技術(shù)發(fā)表綜述文章,文章從傳感原理及結(jié)構(gòu)層面分別介紹了幾種不同類(lèi)型的觸覺(jué)傳感器,討論了應(yīng)用于軟體機(jī)械手觸覺(jué)感知傳感器的特點(diǎn),其次介紹了不同的觸覺(jué)感知模態(tài)和感知方法,進(jìn)而介紹了觸覺(jué)感知軟體機(jī)械手在不用領(lǐng)域中的場(chǎng)景應(yīng)用。最后,文章探討了目前應(yīng)用于軟體機(jī)械手的觸覺(jué)感知技術(shù)面臨的挑戰(zhàn),并給予了一些研究思路和解決方案。

應(yīng)用于軟體機(jī)械手的觸覺(jué)傳感器主要包括電容式觸覺(jué)傳感器、壓阻式觸覺(jué)傳感器、壓電式觸覺(jué)傳感器、基于視觸覺(jué)傳感器、光纖布拉格光柵觸覺(jué)傳感器、摩擦電式觸覺(jué)傳感器、電磁式觸覺(jué)傳感器、智能紡織品和纖維等先進(jìn)的觸覺(jué)傳感器,并針對(duì)不同典型觸覺(jué)傳感器的主要性能(如靈敏度、量程、分辨率等)及傳感優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對(duì)比分析。此外,作者還討論了觸覺(jué)傳感器系統(tǒng)集成方法,包括用于檢測(cè)各種刺激的先進(jìn)觸覺(jué)傳感器、數(shù)據(jù)傳輸與功耗管理。

與傳統(tǒng)的剛性機(jī)械手相比,軟體機(jī)械手具有與非結(jié)構(gòu)化環(huán)境交互更安全、變形能力更靈活的優(yōu)點(diǎn),為了增強(qiáng)智能感知能力,研究人員采用了大量的觸覺(jué)傳感器來(lái)獲取抓取物體信息。作者分別從力感知、物體屬性感知、滑動(dòng)感知,以及融合感知四個(gè)方面分別探索了不同的觸覺(jué)感知模態(tài),分析并對(duì)比了用于軟抓手觸覺(jué)感知的典型機(jī)器學(xué)習(xí)方法。此外,作者還討論了用于軟抓手的觸覺(jué)傳感技術(shù)的特殊要求。

近年來(lái),機(jī)器人和剛性機(jī)械手得到了廣泛的應(yīng)用,而軟體機(jī)械手的出現(xiàn),將任務(wù)操作的性能提高到了一個(gè)新的層面。作者分別從水下、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、工業(yè)領(lǐng)域介紹了軟體機(jī)械手的應(yīng)用場(chǎng)景,如水下活體生物抓取、神經(jīng)假肢、果蔬采摘與分類(lèi)、貨物搬運(yùn)等。

盡管多年來(lái),觸覺(jué)技術(shù)取得了重大發(fā)展,并吸引了越來(lái)越多的研究興趣,但在這一領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于早期階段?;仡櫼酝难芯?,作者提出了以下仍需克服的挑戰(zhàn):

(1)研發(fā)先進(jìn)的觸覺(jué)感知傳感器。目前的柔性觸覺(jué)傳感器,其耐用性和可靠性低、復(fù)雜度高、兼容性較差、靈活性低、壽命低。此外,用于大面積壓力檢測(cè)的觸覺(jué)傳感器陣列,以及旨在獲得多種傳感器功能的多模態(tài)觸覺(jué)傳感器將成為集成觸覺(jué)傳感器系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì),該領(lǐng)域尚未取得重大突破。

(2)算法的有效性不足。近年來(lái),CNN、DNN、SVM等機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用于觸覺(jué)感知信息的分析。然而,人工智能算法訓(xùn)練時(shí)間成本較高,且泛化能力仍然不足,導(dǎo)致感知的準(zhǔn)確性不是很高。因此,高效的算法在處理軟體機(jī)械手的觸覺(jué)感知信息方面具有重要作用。

(3)欠缺可靠的控制策略。目前,大多數(shù)軟體機(jī)械手僅停留在觸覺(jué)感知水平,為了使軟抓器安全、自適應(yīng)地抓取目標(biāo),基于觸覺(jué)傳感器的觸覺(jué)信息需要可靠的閉環(huán)控制策略。由于軟材料的影響,這些閉環(huán)控制策略必須具有快速響應(yīng)、高控制精度和抗干擾等特點(diǎn)。

(4)成本方面。降低軟抓手的復(fù)雜觸覺(jué)感知系統(tǒng)的成本也不容忽視,不僅要考慮觸覺(jué)傳感器的成本,還要考慮硬件設(shè)備、控制系統(tǒng)、軟件等的成本。

為了解決觸覺(jué)傳感技術(shù)在軟抓手應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn),未來(lái)可考慮以下幾方面進(jìn)行深入研究:

(1)結(jié)構(gòu):為提高觸覺(jué)感知性能,除傳統(tǒng)的創(chuàng)新手段改善微觀工程結(jié)構(gòu)外,我們還可從自然界中汲取靈感,利用仿生機(jī)制設(shè)計(jì)各種微觀觸覺(jué)感知結(jié)構(gòu),如捕蠅草的應(yīng)激反應(yīng)、小鼠的觸須等。

(2)材料:考慮采用非聚合物材料,可通過(guò)創(chuàng)造額外的自由體積空間來(lái)減少聚合物鏈的變形,以提高傳感器的響應(yīng)速度,解決粘彈性引起的遲滯效應(yīng)。此外,開(kāi)發(fā)出更具生物相容性和類(lèi)似生命性的新型軟材料,以及抗疲勞的天然合成人工肌肉組織。

(3)制造方法:在3D打印的基礎(chǔ)上發(fā)展可以從多個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整的增材制造技術(shù),如可變剛度材料打印、微納米多層結(jié)構(gòu)材料打印等。

(4)算法及控制:一是結(jié)合大模型開(kāi)發(fā)更高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)海量觸覺(jué)信息的精準(zhǔn)識(shí)別,二是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與經(jīng)典控制方法結(jié)合實(shí)現(xiàn)軟抓手的精準(zhǔn)操作。

相關(guān)研究成果以“軟體機(jī)械手的觸覺(jué)傳感技術(shù)研究進(jìn)展”(Recent Progress in Advanced Tactile Sensing Technologies for Soft Grippers)為題,發(fā)表在國(guó)際期刊《先進(jìn)功能材料》(Advanced Functional Materials)上。

該項(xiàng)目得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、深圳市“鵬城孔雀計(jì)劃”、北京市“青年人才托舉工程”、清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院科研啟動(dòng)基金、交叉科研創(chuàng)新基金和海外合作基金等項(xiàng)目的資助。

審核編輯:湯梓紅

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