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  • 有MIT的研究人员创建了一个“传感产品的”皮肤,用剪纸风格的传感器,软机器人,让自己的身体的运动和位置的认识作出。

    有MIT的研究人员创建了一个“传感产品的”皮肤,用剪纸风格的传感器,软机器人,让自己的身体的运动和位置的认识作出。

    瑞安湖Truby,CSAIL

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  • 研究人员的软传感器是切成剪纸图案导电硅酮薄片。他们有“压阻式”性质,意味着电阻的变化,他们在紧张。作为响应于所述机器人臂的拉伸和压缩所述传感器变形,其电阻被转换成真实用作信号然后一个相关以该运动的输出电压。

    研究人员的软传感器是切成剪纸图案导电硅酮薄片。他们有“压阻式”性质,意味着电阻的变化,他们在紧张。作为响应于所述机器人臂的拉伸和压缩所述传感器变形,其电阻被转换成真实用作信号然后一个相关以该运动的输出电压。

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“传感产品的”柔软的皮肤,帮助他们的机器人找到轴承

有MIT的研究人员创建了一个“传感产品的”皮肤,用剪纸风格的传感器,软机器人,让自己的身体的运动和位置的认识作出。

灵活的传感器和人工智能模型变形,他们的身体告诉机器人如何在3D环境中的位置。


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对于第一次,澳门太阳城最新网站的研究人员已经启用了软机器人手臂,了解其在三维空间的配置,通过自己的“传感产品的”皮肤只利用运动和位置数据。

从高顺应性材料,类似于生物体那些在发现构成软机器人,正在倡导作为更安全,更适应性强,有弹性的,替代传统的机器人仿生刚性的。但是给自主机器人控制到变形,这些是一项艰巨的任务,因为他们可以在任何时候在方向上的几乎无限数量的移动。这使得它很难培养规划以及控制驱动的自动化模型。

实现传统的方法来控制,使用多动作捕捉摄像头提供反馈机器人关于3D运动和位置的大型自治系统。这些只是不切实际的机器人软现实世界的应用。

在论文被发表在杂志 IEEE机器人与自动化字母所述的系统中描述的研究人员的软传感器覆盖一个机器人即身体提供“本体” - 这意味着运动和ITS体的位置的认识。这些反馈运行为一种新型通过噪声深学习模型进行筛选,其捕获和清零信号来估计机器人的3D配置。研究人员验证了该系统的软它们的机械臂类似象鼻,因为它摆动和周围自主扩展了可以预测自己的位置。

,瑞恩说Truby,在澳门太阳城最新网站计算机科学和人工智能实验室(CSAIL)博士后谁是共同第一作者的论文随着传感器都可以使用现成的现成材料制造,这意味着任何实验室可以开发自己的系统CSAIL博士后科西莫德拉Santina酒店。

“我们sens要么izing软机器人从传感器得到的反馈监测,没有视觉系统,利用加工用非常简单,快速的方法,”我说。 “我们想利用这些软机器人树干,例如,定向和自动控制自己,捡东西,相互作用与世界同步。这是第一步骤实现这一类型更复杂的自动化控制的“。

一个未来的目标是帮助使假肢更轻巧,可处理和操作环境中的物体。 “想想你自己的身体:您可以根据您的皮肤反馈闭上眼睛,重建世界”的合着者RUS丹妮拉,CSAIL的主任和尔娜维特比安德鲁和电气工程和计算机科学教授说。 “我们想为软机器人设计这些相同的能力。”

塑造软传感器

在软机器人技术的长期目标是完全集成去过体传感器。从传统的刚性传感器减损软机器人身体的自然合规性,其设计和制造复杂,并能引起各种机械故障。柔软的材料为基础的传感器更适合的替代,但需要为他们专门设计的方法和材料,使它们难以为许多机器人实验室制造和软机器人集成。

他CSAIL实验室1天工作寻找灵感的传感器材料,同时,truby做了一个有趣的连接。 “我发现用于电磁干扰屏蔽的导电材料的这些片,你可以在任何地方卷买那个,”我说。这些材料具有“压阻式”性质,意味着电阻的变化,他们在紧张。他们意识到truby他们能够做出有效的软传感器,如果他们在树干上的某些点放置。作为响应于所述躯干的伸展和压缩变形传感器,其电阻转换为特定的输出电压。然后,电压被用作相关以该运动的信号。

但设备并没有舒展多了,ITS这将限制使用软机器人。导电硅酮片材成各种图案的truby设计和激光切割矩形带,作为行这样的微小的孔或切片纵横交错像勾花 - 折纸这包括在材料进行切割的变体 - 通过剪纸的启发。这使他们远灵活,伸缩多个“以及看起来很美,” Truby说。

信用:瑞安湖Truby,CSAIL

研究人员的机器人躯干包括三个区段,每个用于移动臂4个射流致动器(12个)。它们稠合的一个在每个传感器段,其中每个传感器覆盖并从一个嵌入在软机器人致动器收集数据。他们使用的“等离子体结合,”一种技术,激励材料的表面,使其向键的材料到另一个。这需要几个小时大致塑造几十传感器可以即软机器人使用手持式等离子体接装置进行结合。

信用:瑞安湖Truby,CSAIL

“学习”配置

作为假设,传感器捕获做躯干的整体运动。他们真的很嘈杂,但。 “从本质上讲,非理想的他们在许多方面的传感器,” Truby说。 “但是,这是由导电材料制作的软传感器只是一个共同的事实。更高性能和更可靠的传感器需要专门的工具,大多数的机器人实验室不具备“。

仅使用传感器来估计软机器人的构造,深部神经的研究人员建立了一个网络来完成大部分繁重的工作,通过噪声筛选捕捉到有意义的反馈信号。研究人员开发新的模型来描述运动学的软机器人的形状您减少的数量大大确认需要为他们的模型过程变量。

在实验中,研究人员不得不躯干左右摆动,并在随机配置扩展其本身了一个多小时大约半。他们用于地面真实数据,传统的动作捕捉系统。在训练中,从ITS传感器模型,分析数据预测的配置,它的预测相比,哪个地面实测数据被同时收集。在此过程中,该模型“学习”到信号模式映射从它的真实世界的传感器的配置。结果表明,对于某些配置和稳定的,机器人的形状一致的估计地面实况。

接下来,研究人员致力于探索改进的传感器灵敏度的新的设计和开发新车型和深学习方法,以减少为每一个新的软机器人所需的培训。他们也希望能够完善有关制度,以更好地捕捉机器人的全动态运动。

目前,神经网络和不敏感的皮肤传感器捕捉到细微的动态运动或移动。但是,就目前而言,这是基于学习的方法软机器人控制Truby重要的第一步说:“像我们的软机器人,生命系统没有被完全必需的。人类不需要机器相比,我们的刚性机器人同行,我们做得很好。“


主题: 研究, 计算机科学与技术, 算法, 机器人, 机器人, 软机器人, 设计, 机器学习, 材料科学与工程, 计算机科学和人工智能实验室(CSAIL), Electrical Engineering & Computer Science (eecs), 工程学院

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