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        Science Robotics封面:加州理工團隊用電子皮膚控制機械臂,還能賦予多模式感知!

        發布人:大數據文摘 時間:2022-08-20 來源:工程師 發布文章

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        大數據文摘轉載機器人大講堂


        想要自如地操縱一臺機械臂,只需在手臂貼上一片薄薄的‘電子皮膚’。


        通過自己的肌肉運動來控制機器人,看起來是不是超酷!如果不想貼在手臂上,那貼脖子上試試:


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        你抬一下頭,機械臂也跟著抬一下,不過這時間長了估計頸椎受不了,還是換回手臂上吧。


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        這片薄薄的‘電子皮膚’不僅能讓機械臂像是長在自己身上一樣控制自如,還能讓機器人擁有多維度的感知能力!


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        這種感知包括接近、觸覺和溫度感知,機器人還能夠感受到現場的有毒物質,如爆炸物、新冠病毒等,并通過實時觸覺和威脅警報反饋通信給人類,比如讓機器人去抓一個雞蛋,如果抓得太緊有壓碎蛋殼的危險,你的皮膚會感到“有點刺痛”。


        這是一種由AI驅動的人機交互多模式傳感機器人系統  (M?Bot),來自加州理工學院醫學工程系高偉(Wei Gao)教授研究團隊,并登上了《Science Robotics》期刊六月的封面,文章標題為“All-printed soft human-machine interface for robotic physicochemical sensing”


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        M?Bot的核心是兩片水凝膠“電子皮膚”:e-skin-R和e-skin-H,二者可形成一個閉環人機交互機器?傳感系統。一片貼在機器人手指上,用于感知和檢測周圍環境;另一片貼在人類皮膚上,用于機器人的手部控制。


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        自研納米墨水打印電子皮膚,讓機械手能檢測新冠病毒


        在e-skin-R中,嵌入在水凝膠中的是傳感器通過噴墨打印在皮膚上,就像噴墨打印機將文本打印到一張紙上一樣,這里可不是普通的墨水,而是團隊自開發的多種納米材料墨水,可以低成本的將多種納米材料等修飾在柔性基底上,并構建相應物理及化學傳感器。


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        通過將銀納米線修飾在具有特殊表面結構的聚二甲基硅氧烷(PDMS)上,構建壓阻式壓力傳感器,可以賦予機械手觸覺感知;


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        同時,修飾鉑納米粒子參雜的石墨烯和MOF-808/金納米粒子的兩種電化學傳感器,在水凝膠幫助下能夠分別原位檢測微量的TNT與有機磷。針對新冠病毒檢測,研究團隊在噴墨打印的碳納米管基礎上,修飾有相應的新冠病毒突刺抗體,通過電化學信號的強弱實現對新冠病毒的原位實時檢測。


        用自己的皮膚實時接收反饋


        e-skin-H充當人機交互界面,由四個 sEMG 電極陣列(通道)和?對電刺激電極組成,可以收集生理數據,采集通過肌肉收縮產生的表面肌電(sEMG)信號。


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        在信號采集后,使用KNN模型解碼肌電信號中的運動意圖,手腕的簡單輕彈即告訴機械臂向上或向下移動,人類手指的握緊或張開會促使機械手做出類似的動作;機器?可以在毫秒級的時間內模仿人類的手勢,研究人員訓練了包含上,下,左,右,抓握,伸張等六種手勢,以實現機械臂及機械手的準確操控。


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        在機械臂向下移動到過程中,激光距離傳感器首先被觸發,反饋給系統,表明機械手下方有待測物體存在,同時降低移動速度以免過快接觸而造成損傷。當機械手識別到物體接觸,可以激活觸覺和警報反饋,使用兩個刺激電極之間的脈沖電流負載來通知人類,人類會感受到皮膚上的溫和電刺激——“有點刺痛”。


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        在下一步進行抓握手勢后,機械手抓住被測物體。在抓握動作完成后,又有多個壓力傳感器被觸發,并同時啟動相應位置的電化學傳感器。電化學傳感器對于所觸碰的位置進行原位檢測,根據信號強弱計算出相應位置的有害物質濃度,并得到有害物質在物體表面的分布情況。


        未來將提高電子皮膚壽命


        在賦予機器人感知能力時,多數研究都將焦點集中在物理信號的感知,如觸覺(壓力)傳感,溫度傳感等;如果能夠增加環境中的化學樣品以及生物樣品的檢測,那將大幅提高機器人感知的應用范圍,讓機器人代替人類判斷有害物質的種類及濃度,以避免人類潛在的暴露風險。


        高偉(Wei Gao)教授團隊設計的M?Bot,包含了壓力,溫度,化學信號及生物信號等多模式傳感,在監測壓力與溫度的同時,也實現了對爆炸物(TNT),神經毒氣(有機磷),病毒(新冠病毒)等有害物質的高靈敏度原位檢測。


        除了機械臂,這種技術還被用在了多模式傳感機器?船 (M-Boat)上,來檢測水下化學品泄漏,可以識別泄露源的空間位置,實時檢測周圍分析物濃度,還能夠在海水中執行連續的危險分析和自主泄漏跟蹤。


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        “我認為我們已經展示了概念驗證,” 高偉(Wei Gao)教授表示。“但我們希望提高這種機器人皮膚的穩定性,使其使用壽命更長。通過優化新墨水和新材料,我們希望它可以用于不同類型的目標檢測,并將它放在更強大的機器人上,讓它變得更聰明”。

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        關鍵詞: AI

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