高度な触覚センシング戦略により、ロボットの物体検出の精度が向上

応用物理学レビュー、ニューヨーク州メルビル

知能ロボット触覚システムによるゴミ分別成功。 (画像:Qian Mao、Rong Zhu/AIP Publishing)

今日のインテリジェントロボットは、視覚と触覚を通じて多くの物体を正確に認識できます。機械学習アルゴリズムとセンサーを通じて取得された触覚情報により、ロボットは以前に扱われた物体を識別できるようになります。

ただし、サイズや形状が似ている物体、またはロボットにとって未知の物体が提示されると、センシングが混乱することがよくあります。ロボットの知覚を制限するその他の要因には、背景ノイズや、形状やサイズが異なる同じ種類のオブジェクトなどがあります。

応用物理学のレビューでは、 AIP Publishing の出版により、清華大学の研究者は、さまざまな一般的でありながらも複雑なアイテムのロボット認識の困難を突破することに取り組みました。

人間はさまざまな種類の接触感覚を持っていますが、その 1 つが熱感覚です。これにより、私たちは吹く風を感じたり、暑さや寒さを知覚したり、生成される冷感の違いにより木や金属などの物質の種類を区別したりすることができます。研究者らは、より堅牢で正確な物体検出のために熱感覚を組み込んだロボットの触覚センシング方法を設計することで、この能力を模倣することを目指しました。

著者の Rong Zhu 氏は、「私たちは、熱伝導率、熱拡散率、表面粗さ、接触圧力、温度など、掴んだ物体の複数の属性を同時に認識するロボット機能と能力を拡張するために、手を掴む際の時空間触覚センシングを利用することを提案します。」

研究チームは、表面で物質を検出し、底部で圧力を感知し、熱変化に敏感な多孔質の中間層を備えた層状センサーを作成しました。彼らは、このセンサーを効率的なカスケード分類アルゴリズムと組み合わせました。このアルゴリズムは、空の箱などの単純なカテゴリから始めて、オレンジの皮や布の切れ端に進む前に、オブジェクトの種類を簡単なものから難しいものまで順番に除外します。

彼らの方法の機能をテストするために、チームはゴミを分別するためのインテリジェントロボット触覚システムを作成しました。このロボットは、空のカートン、ビニール袋、ペットボトル、ナプキン、スポンジ、オレンジの皮、期限切れの薬品など、一般的なゴミを拾い上げました。ゴミは、リサイクル可能なもの、生ゴミ、有害廃棄物、その他の廃棄物に分けて、別々の容器に分別されました。

彼らのシステムは、これまで遭遇したことのない多様なゴミオブジェクトの認識において、98.85 パーセントの分類精度を達成しました。このゴミ分別行動の成功により、現実のシナリオにおける人間の労力が大幅に削減され、スマート ライフ テクノロジーに幅広い適用可能性がもたらされる可能性があります。

この分野における将来の研究は、ロボットの身体化された知能と自律的な実装の強化に焦点を当てる予定です。 「さらに、このセンサーを脳コンピューター インターフェース技術と組み合わせることで、センサーによって収集された触覚情報が人間の脳に受け入れられる神経信号に変換され、手に障害を持つ人々の触覚認識能力が再び強化される可能性があります。」と Zhu 氏は述べています。

詳細については、Wendy Beatty までお問い合わせください。このメール アドレスはスパムボットから保護されています。表示するには JavaScript を有効にする必要があります。 301-209-3090 。