德國航空航天中心機器人與機電一體化研究所的機器人專家團隊發現，將傳統的內部力-扭矩感測器與機器學習演算法相結合可以為機器人提供一種感知觸摸的新方式。

在他們的學習中發表在日記中科學機器人，該小組採取了一種全新的方法來賦予機器人觸覺不涉及人造皮膚。

對生物來說，觸摸是一條雙向路；觸摸是一條雙向路。當你觸摸某物時，你會感覺到它的質地、溫度和其他特徵。但你也可能被觸摸，就像有人或其他東西接觸到你身體的一部分一樣。在這項新研究中，研究團隊找到了一種透過將內部力-扭矩感測器與機器學習演算法相結合來模擬機器人中後一種觸摸的方法。

研究人員意識到大部分被觸摸的感覺是由於扭矩（例如，如果對手指施加壓力，手腕會感受到張力），研究人員在機器人手臂的關節中放置了超靈敏的力-扭矩感測器。感測器偵測到壓力一次從多個方向施加到手臂上。然後，他們使用機器學習應用程式來教導機器人如何解釋各種類型的張力。

這使得機器人能夠識別不同類型的觸摸場景。例如，機器人能夠分辨出何時有人觸摸手臂上的某個位置。它還消除了覆蓋整個機器人具有人工感應皮膚。觸摸識別。

研究人員發現，人工智慧應用程式使手臂變得非常敏感，以至於它可以識別手臂上畫的哪個數字被按下，或者在另一種情況下，可以識別人用指尖在手臂上畫的數字。

這種方法可以開啟與多種類型的機器人互動的新方法，特別是那些在工業環境中與人類同伴密切合作的機器人。

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