機器人通過搖晃來學習目標的特征

機器人現在只需使用傳感器即可通過搖晃物體來計算物體的重量和柔軟度，而無需使用攝像頭或工具。

來自麻省理工學院、亞馬遜機器人公司和不列顛哥倫比亞大學的研究人員開發了一種方法，允許機器人通過輕輕搖晃物體來了解物體的重量、柔軟度或內容物。機器人可以使用內部傳感器在幾秒鐘內確定物體的質量，而無需攝像頭或外部工具。這種低成本技術在攝像機可能無法工作的環境中非常有用，例如在黑暗空間或災難恢復期間。

該方法的一個關鍵部分是對機器人和物體進行建模的仿真過程，使機器人能夠在交互過程中快速識別物體特征。該技術與更昂貴的計算機視覺方法一樣有效。它足夠強大，可以處理各種看不見的場景，使其成為各種機器人應用的多功能解決方案。

感應信號

研究人員的方法使用本體感覺，即感知運動或位置的能力，類似于人類感受啞鈴重量的方式。機器人可以通過其手臂關節感應物體的重量。當機器人舉起物體時，它會從其關節編碼器收集數據，這些編碼器會測量其關節的位置和速度，使該方法具有成本效益，而無需額外的傳感器，如觸摸或視覺跟蹤器。該系統使用兩種模型來計算機器人的運動和物體的行為。通過跟蹤機器人的運動并使用關節數據，該算法可以弄清楚物體的特性，例如在相同的力下，較重的物體如何比較輕的物體移動得更慢。

可微分模擬

該技術使用可微仿真來預測物體屬性（例如質量或柔軟度）的變化如何影響機器人的最終關節位置。研究人員希望將這項技術與計算機視覺相結合，以獲得更強大的多模態系統。他們還打算將其應用于更復雜的機器人系統，如軟機器人，并處理晃動液體或顆粒材料等物體。最終，他們設想了這項技術可以增強機器人學習，使機器人能夠發展新的作技能并快速適應不斷變化的環境。