Sonicsense通過聲學振動通過類似人類的傳感增強了機器人

杜克大學的SonicSense：機器人感測的革新者

杜克大學的最新創新SonicSense即將徹底改變機器人感知和與周圍環境互動的方式。通過摒棄傳統的視覺基礎系統，SonicSense利用聲波振動為機器人提供一種新的「觸感」方式，使其能夠像人類使用多種感官來導航和理解環境一樣，感知周圍的世界。

機器人感知的挑戰

長期以來，機器人在精確感知和與物體互動方面面臨挑戰。雖然人類能輕鬆整合多種感官，但機器人主要依賴視覺數據，這種局限性常常阻礙它們處理視覺線索不足的複雜場景。

SonicSense：一大躍進

SonicSense通過引入聲學感測技術解決了這些局限性。這項技術使機器人能夠通過物理互動收集物體的詳細資訊，模擬人類的觸覺和聲音使用。這是使機器人更加多功能並能夠理解環境的重要一步。

SonicSense技術解析

SonicSense的核心在於一個配有四根手指的機器人手，每根手指的指尖都配備了一個接觸式麥克風。這些感測器能在機器人通過敲擊、抓取或搖晃等動作與物體互動時，捕捉產生的振動。SonicSense的突出之處在於其過濾環境噪音的能力，確保收集的數據盡可能乾淨。

研究的主要作者劉佳勳分享道：「我們希望創造一個能適用於多種日常物體的解決方案，提升機器人『觸感』和理解周圍世界的能力。」

SonicSense最吸引人的特點之一是其可及性。該系統採用現成的組件，包括音樂家常用的接觸式麥克風和3D列印零件。總成本僅略高於200美元，SonicSense不僅創新且價格親民，為更廣泛的應用和進一步開發鋪平了道路。

SonicSense：從手中聲波振動感知物體

超越視覺識別的進展

傳統視覺基礎系統在處理某些物體時會遇到困難，例如透明、反射或具有複雜幾何形狀的物體。陳博源教授解釋說：「雖然視覺至關重要，但聲音可以提供眼睛看不到的額外資訊層次。」

SonicSense通過其多指方法和先進的AI演算法克服了這些挑戰。它可以識別由不同材料製成的物體，理解複雜形狀，甚至判斷容器內的內容——這些都是僅靠視覺系統難以完成的任務。

通過同時從四根手指收集數據，SonicSense能創建詳細的3D重建並準確判斷材料組成。對於新物體可能需要多達20次互動，但對於熟悉的物體，只需四次互動即可實現準確識別。

現實世界的應用與測試

SonicSense不僅是實驗室實驗，它具有現實世界的潛力。它已在傳統機器人系統難以應對的場景中進行了測試，例如計數容器中的骰子、測量瓶子中的液位，以及通過表面探索重建3D形狀。

這些能力對製造和品質控制等行業至關重要，在這些行業中，精確的物體操作是關鍵。與早期的聲學感測嘗試不同，SonicSense的多指方法和噪音過濾使其非常適合需要多種感官輸入的動態工業環境。

研究團隊目前正在擴展SonicSense的能力，以同時處理多個物體。陳教授樂觀地表示：「這只是開始。我們預見SonicSense將被整合到更先進的機器人手中，使機器人能夠執行需要細膩觸感的任務。」

他們還在開發物體追蹤演算法，幫助機器人在雜亂、動態的環境中導航和互動。計劃增加壓力和溫度感測將進一步增強系統的人類化操作能力。

結論

SonicSense標誌著機器人感知的重大進展，展示了聲學感測如何增強視覺系統，創造出更具多功能性和適應性的機器人。隨著這項技術的發展，其價格親民和廣泛的應用前景表明，未來機器人將能以媲美人類能力的複雜性與環境互動。