机器人的"指尖"灵敏度可与人类媲美 以两倍速度精确读取盲文

2024年01月30日 10:01 次阅读 稿源:cnBeta.COM 条评论

研究人员攻克了仿生机器人技术的一大难题,开发出一种传感器,在人工智能的辅助下可以在盲文上滑动,以两倍于人类的速度准确读取盲文。这项技术可应用于机器手和假肢,提供与人类相当的指尖灵敏度。

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人类的指尖异常灵敏。它们可以传达小至头发丝一半宽度的物体的细节,辨别表面纹理的细微差别,并能运用适当的力量抓住鸡蛋或一袋 20 磅(9 千克)重的狗粮而不打滑。

随着尖端电子皮肤开始融入越来越多的仿生物功能,像滑动这样类似人类的动态交互变得越来越重要。然而,尽管软机器人技术不断进步,但要在机器人中再现人类指尖的灵敏度却很困难。

英国剑桥大学的研究人员采用一种方法,将基于视觉的触觉传感器与人工智能相结合,以高分辨率和高速度检测特征,从而使其离现实更近了一步。

"人类指尖的柔软度是我们能够以适当的压力抓握东西的原因之一,"该研究的第一作者帕斯-波特达尔(Parth Potdar)说。"对于机器人技术来说,柔软是一种有用的特性,但你也需要大量的传感器信息,而同时拥有这两种信息是很棘手的,尤其是在处理柔性或可变形表面时"。

研究人员为自己设定了一项具有挑战性的任务:开发一种机器人"指尖"传感器,它可以像人的手指一样沿着指尖滑动,从而读取盲文。这是一项理想的测试。传感器需要高度灵敏,因为每个代表字母的点都非常紧密地排列在一起。

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研究报告的合著者大卫-哈德曼(David Hardman)说:"目前已有机器人盲文阅读器,但它们一次只能阅读一个字母,这与人类的阅读方式不同。现有的机器人盲文阅读器的工作方式是静态的:它们触摸一个字母图案,读取它,从表面拉起,移过去,再降低到下一个字母图案上,以此类推。我们想要的是更逼真、更高效的东西"。

因此,研究人员创造了一种在"指尖"装有摄像头的机器人传感器。考虑到传感器的滑动动作会导致运动模糊,研究人员使用了一种机器学习算法,这种算法是在一组经过合成模糊处理的真实静态图像上训练出来的,目的是"消除"图像的模糊。消除运动模糊后,计算机视觉模型就能检测出每个字母并对其进行分类。

Potdar 说:"这对机器人专家来说是个难题,因为要消除运动模糊,需要进行大量的图像处理,耗时耗力。"

采用训练有素的机器学习算法意味着机器人传感器能以每分钟315字的速度阅读盲文,准确率达到87.5%,是人类阅读器速度的两倍,准确率也差不多。研究人员说,这比以前的研究快得多,而且这种方法可以通过更多的数据和更复杂的模型架构进行扩展,从而在更高的速度下实现更好的性能。

哈德曼说:"考虑到我们使用假模糊来训练算法,它在阅读盲文方面的准确性令人惊讶。我们在速度和准确性之间找到了一个很好的平衡点,人类读者也是如此。"

研究人员说,虽然这种传感器不是为辅助技术而设计的,但它能快速准确地读取盲文,这对开发灵敏度可与人类指尖媲美的机器手或假肢是个好兆头。他们希望将其技术放大到人形手或皮肤的大小。

Potdar说:"盲文阅读速度是测量触觉传感系统动态性能的一个很好的方法,因此我们的研究结果可以应用于盲文以外的领域,如检测表面纹理或机器人操纵中的滑动。"

下面这段视频由剑桥大学制作,介绍了研究人员如何开发盲文阅读传感器。

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