Sonicsse verbessert Roboter mit menschlicher Erfindung durch akustische Schwingungen

Sonicsese der Duke University: Ein Spielveränderer in der Roboter-Erfindung

Die neueste Innovation der Duke University, Sonicsese, wird die Art und Weise revolutionieren, wie Roboter ihre Umgebung wahrnehmen und mit ihnen interagieren. Durch die Abwechslung von traditionellen sehbasierten Systemen nutzt Sonicsse akustische Schwingungen, um Robotern eine neue Möglichkeit zu geben, die Welt um sie herum zu „fühlen“, ähnlich wie die Verwendung von Menschen eine Kombination von Sinnen, um ihre Umgebung zu navigieren und zu verstehen.

Herausforderungen in der Roboterwahrnehmung

Roboter haben sich seit langem vor Herausforderungen konfrontiert, um Objekte genau wahrzunehmen und zu interagieren. Während Menschen mühelos mehrere Sinne integrieren, waren Roboter weitgehend von visuellen Daten abhängig. Diese Einschränkung behindert häufig ihre Fähigkeit, komplexe Szenarien zu bewältigen, in denen visuelle Hinweise allein nicht ausreichend sind.

Sonicsese: Ein Sprung nach vorne

Sonicsese befasst sich mit diesen Einschränkungen, indem sie die akustische Erfassung in die Mischung einführen. Diese Technologie ermöglicht es Robotern, detaillierte Informationen über Objekte durch physikalische Interaktionen zu sammeln und den menschlichen Einsatz von Berührung und Klang nachzuahmen. Es ist ein bedeutender Schritt, Roboter vielseitiger und fähiger, um ihre Umgebung zu verstehen.

Sonicsse -Technologie abbauen

Der Kern von Sonicsese liegt in einer Roboterhand mit vier Fingern, die jeweils mit einem Kontaktmikrofon am Fingerspitzen ausgestattet sind. Diese Sensoren erfassen die Vibrationen, die erzeugt werden, wenn der Roboter mit Objekten durch Aktionen wie Klopfen, Greifen oder Schütteln mit Objekten interagiert. Was Sonicsese auszeichnet, ist die Fähigkeit, Umgebungsgeräusche herauszufiltern und sicherzustellen, dass die gesammelten Daten so sauber wie möglich sind.

Jiaxun Liu, der Hauptautor der Studie, teilt mit: „Wir wollten eine Lösung schaffen, die mit einer Vielzahl alltäglicher Objekte funktionieren könnte und die Fähigkeit des Roboters verbessert, sich zu fühlen und die Welt um sie herum zu verstehen.“

Einer der ansprechendsten Aspekte von Sonicse ist seine Zugänglichkeit. Das System wurde aus off-the-Shelf-Komponenten erstellt, einschließlich Kontaktmikrofonen, die normalerweise von Musikern verwendet werden, und 3D-gedruckte Teile. Mit einem Gesamtkosten von etwas mehr als 200 US -Dollar ist Sonicsese nicht nur innovativ, sondern auch erschwinglich und ebnet den Weg für eine breitere Akzeptanz und weitere Entwicklung.

Sonicse: Objektwahrnehmung durch akustische Schwingung in der Hand

Weiter vor visueller Erkennung vorantreiben

Traditionelle sehbasierte Systeme kämpfen mit bestimmten Objekten, wie z. B. durch transparente, reflektierende oder komplexe Geometrien. Professor Boyuan Chen erklärt: „Während die Vision von entscheidender Bedeutung ist, kann Ton zusätzliche Informationen liefern, die für das Auge unsichtbar sind.“

Sonicsese überwindet diese Herausforderungen mit seinem Multi-Finger-Ansatz und fortschrittlichen AI-Algorithmen. Es kann Objekte aus verschiedenen Materialien identifizieren, komplexe Formen verstehen und sogar herausfinden, was sich in Containern befindet-Aufgaben, die für Sehsysteme schwierig sind.

Durch das Sammeln von Daten von allen vier Fingern gleichzeitig kann Sonicse detaillierte 3D -Rekonstruktionen erstellen und die Materialzusammensetzung genau bestimmen. Es kann bis zu 20 Interaktionen für neue Objekte dauern, aber für bekannte können nur vier Interaktionen für eine genaue Identifizierung ausreichen.

Reale Anwendungen und Tests

Sonicsese ist nicht nur ein Labor -Experiment; Es hat praktisches Potenzial. Es wurde in Szenarien getestet, in denen traditionelle Robotersysteme kämpfen, wie das Zählen von Würfeln in einem Behälter, die Messung des Flüssigkeitsspiegels in Flaschen und die Wiederaufnahme von 3D -Formen durch Oberflächenuntersuchung.

Diese Fähigkeiten sind für Branchen wie Herstellung und Qualitätskontrolle von entscheidender Bedeutung, in denen eine präzise Objektmanipulation von entscheidender Bedeutung ist. Im Gegensatz zu früheren Akustik-Erfassungsversuchen sind die Mehrfinger-Ansatz und die Rauschfilterung von Sonicsese ideal für dynamische industrielle Einstellungen, in denen mehrere sensorische Eingänge erforderlich sind.

Das Forschungsteam arbeitet nun an der Erweiterung der Fähigkeiten von Sonicsese, um mehrere Objekte gleichzeitig zu behandeln. Professor Chen ist optimistisch und sagt: „Dies ist nur der Anfang. Wir sehen, dass Sonicsese in fortgeschrittenere Roboterhände integriert wird und Robotern ermöglicht, Aufgaben auszuführen, die ein empfindliches Berührungssinn erfordern.“

Sie entwickeln auch Objekt-Tracking-Algorithmen, um Roboter zu helfen, in überfüllten, dynamischen Umgebungen zu navigieren und zu interagieren. Pläne zum Druck und zur Temperaturempfindung werden die menschlichen Manipulationsfähigkeiten des Systems weiter verbessern.

Das Endergebnis

Sonicsese markiert einen erheblichen Fortschritt in der Roboterwahrnehmung und zeigt, wie akustische Erfassungen visuelle Systeme verbessern können, um vielseitigere und anpassungsfähigere Roboter zu erzeugen. Während sich diese Technologie weiterentwickelt, deuten ihre Erschwinglichkeit und weitreichende Anwendungen auf eine Zukunft hin, in der Roboter mit ihrer Umgebung mit einer Raffinesse interagieren können, die die menschlichen Fähigkeiten aufweist.