독일 항공우주센터 로봇공학 및 메카트로닉스 연구소의 로봇공학자 팀은 전통적인 내부 힘-토크 센서와 기계 학습 알고리즘을 결합하면 로봇이 촉각을 감지하는 새로운 방법을 제공할 수 있다는 사실을 발견했습니다.

그들의 연구에서는출판됨일지에과학로봇공학,그룹은 로봇에게 다음과 같은 기능을 제공하기 위해 완전히 새로운 접근 방식을 취했습니다.촉각인공 피부가 포함되지 않은 것입니다.

생물에게 있어서 접촉은 양방향 거리입니다.무언가를 만지면 질감, 온도 및 기타 특성을 느낄 수 있습니다.그러나 누군가나 다른 사물이 신체의 일부와 접촉할 때와 같이 접촉될 수도 있습니다.이번 새로운 연구에서 연구팀은 내부 힘-토크 센서와 기계 학습 알고리즘을 결합하여 로봇에서 후자 유형의 터치를 에뮬레이션하는 방법을 찾았습니다.

촉각의 대부분이 토크(예를 들어 손가락에 압력이 가해질 때 손목에 느껴지는 장력)로 인해 발생한다는 점을 인식하여 연구원들은 로봇 팔의 관절에 매우 민감한 힘-토크 센서를 장착했습니다.센서가 감지합니다.압력동시에 여러 방향에서 오는 팔에 적용됩니다.그런 다음 기계 학습 애플리케이션을 사용하여 로봇에게 다양한 유형의 장력을 해석하는 방법을 가르쳤습니다.

이를 통해 로봇은 다양한 유형의 터치 시나리오를 인식할 수 있었습니다.예를 들어 로봇은 팔의 특정 부위를 만졌을 때 이를 알 수 있었습니다.또한 전체 내용을 다룰 필요성도 없어졌습니다.기계 인간인공감지 피부로터치 인식.

연구원들은 AI 애플리케이션이 팔에 그려진 숫자 중 어느 것이 눌려졌는지 식별할 수 있을 정도로 팔을 매우 민감하게 만들었고, 또 다른 경우에는 사람이 손가락 끝을 사용하여 팔에 그린 숫자를 식별할 수 있다는 것을 발견했습니다.

이 접근 방식은 다양한 유형의 로봇, 특히 인간 동료와 긴밀하게 협력하는 산업 환경에서 사용되는 로봇과 상호 작용할 수 있는 새로운 방법을 열 수 있습니다.

© 2024 사이언스 X 네트워크