在過去的幾十年里,機器人專家和計算機科學家開發了人工系統,以越來越現實的方式復制生物功能和人類能力。這包括人工智能系統,以及可以捕獲各種類型的感官數據的傳感器。


在試圖理解物體的特性以及如何抓住或處理它們時,人類通常依賴于他們的觸覺。因此,復制人類觸覺的人工傳感系統具有重要價值,因為它們可以開發性能更好、反應更靈敏的機器人或假肢。


韓國成均館大學和漢陽大學的研究人員最近創建了一種人工觸覺傳感系統,該系統模仿人類通過觸覺識別周圍物體的方式。該系統發表在Nature Electronics 上的一篇論文中,它使用傳感器來捕獲與物體的觸覺特性相關的數據。


人工神經觸覺皮膚系統,使用基于粒子的聚合物復合傳感器和信號轉換系統來模擬人類觸覺識別過程。


生物感覺系統通過稱為體感轉導的過程將觸覺刺激轉化為動作電位。隨后,它們通過傳入神經將這些信號傳輸到大腦。


可以模仿人類觸覺的人造皮膚,讓機器人更靈敏


為了模擬人類的觸覺系統,研究人員創造的人工神經觸覺皮膚利用對壓力和振動做出反應的傳感器,在人類皮膚中復制慢適應和快適應機械感受器的功能。他們收集的數據類似于人類感覺神經元收集的信息;因此,它們最終會產生看起來像人類觸覺神經信號的信號。


研究人員創建的系統由 T 型皮膚薄膜組成,其中導電壓阻和壓電顆粒排列在彈性聚合物基質中。這些薄膜超薄 (<120μm)、重量輕 (15 mg cm -2 ) 且具有粘性,因此非常類似于真實的人類皮膚。


為了評估他們的人造皮膚系統并證明它可以整合到真實的生物系統中,研究人員在一系列小鼠實驗中對其進行了評估。這些實驗包括傳入神經的體外傳遞測試和通過刺激傳出神經進行的體內肌肉反應測試。這兩個實驗的結果都非常有希望,證實了將系統集成到真實生物系統中的可能性。


可以模仿人類觸覺的人造皮膚,讓機器人更靈敏


體外測試中表明,輸出信號通過傳入觸覺小鼠神經纖維的無失真傳輸是可能的,并且在體內測試中,信號可以刺激大鼠運動神經以誘導后肢肌肉收縮。


除了通過將人造皮膚與真實生物系統集成來測試他們的人造皮膚外,研究人員還評估了其分析和識別表面紋理的能力。為此,他們在 T 型皮膚設備上層壓了模仿人類指尖結構的人造脊。


他們發現該系統可以感知復雜的紋理圖案。此外,該團隊將其與可以對表面結構進行分類的深度學習技術相結合,實現了驚人的 99.1% 的紋理分類準確率。


使用我們的觸覺傳感系統開發了一種人造手指,它可以通過將傳感器信號與深度學習技術相結合來學習對精細和復雜的紋理進行分類。


未來,這組研究人員開發的人工觸覺傳感系統可以與現有或新開發的機器人系統集成,以復制人類的觸覺。這可以顯著提高他們在涉及觸摸、抓取和操縱物體的任務中的表現。


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