Sonicsense通過聲學振動通過類似人類的傳感增強了機器人

杜克大學的超音速：改變機器人感測的遊戲規則

杜克大學的最新創新Sonicsense將徹底改變機器人感知並與周圍環境互動的方式。通過從傳統的基於視覺的系統中移開，Sonicsense使用聲學振動為機器人提供了一種新的方式來“感覺到”周圍的世界，就像人類如何使用感官的組合來導航和理解其環境一樣。

機器人感知的挑戰

在準確地感知和與物體互動時，機器人長期以來面臨著挑戰。儘管人類毫不費力地整合了多種感覺，但機器人主要取決於視覺數據。這種限制通常會阻礙他們處理僅視覺提示不足的複雜場景的能力。

超聲：飛躍

Sonicsense通過將聲學傳感引入混合物來解決這些局限性。該技術使機器人可以通過物理互動來收集有關對象的詳細信息，從而模仿人類的觸摸和聲音使用。這是使機器人更加通用和能力理解其環境的重要一步。

打破超聲技術

Sonicsense的核心位於帶有四個手指的機器人手中，每個手指都配備了一個觸點麥克風。這些傳感器通過敲擊，抓握或搖動等動作與對象相互作用時，捕獲了產生的振動。 Sonicsense脫穎而出的是它能夠過濾局部噪聲，確保收集的數據盡可能清潔。

該研究的主要作者Jiaxun Liu分享說：“我們想創建一個可以與各種日常對像一起使用的解決方案，從而增強了機器人的“感覺”並了解周圍世界的能力。”

Sonicsense最吸引人的方面之一是其可訪問性。該系統是由現成的組件構建的，包括通常由音樂家使用的接觸麥克風和3D打印的零件。 Sonicsense的總成本僅超過200美元，不僅是創新的，而且是負擔得起的，為更廣泛的採用和進一步的發展鋪平了道路。

超聲義：來自聲學振動的物體感知

超越視覺識別

傳統的基於視覺的系統與某些物體（例如透明，反射性或具有復雜幾何形狀的物體）鬥爭。 Boyuan Chen教授解釋說：“雖然視覺至關重要，但聲音可以提供可能看不見的信息層。”

Sonicsenses通過其多指方法和高級AI算法克服了這些挑戰。它可以識別由不同材料製成的對象，了解複雜的形狀，甚至找出內部容器內部的東西 - 對於僅視覺系統而言很難的任務。

通過一次從所有四個手指收集數據，Sonicsense可以創建詳細的3D重建並準確確定材料組成。對於新對象，最多可能需要20個交互，但是對於熟悉的對象，只有四個交互就足以進行準確的識別。

現實世界的應用和測試

Sonicsense不僅是實驗室實驗。它具有現實世界的潛力。在傳統機器人系統掙扎（例如在容器中計數骰子，測量瓶子中的液位）以及通過表面探索重建3D形狀的情況，它已經進行了測試。

這些功能對於製造和質量控制等行業至關重要，而精確的物體操縱是關鍵。與早期的聲學傳感嘗試不同，Sonicsense的多手指方法和噪音過濾使其非常適合需要多個感官輸入的動態工業設置。

研究小組現在正在努力擴大Sonicsense一次處理多個對象的能力。陳教授很樂觀，他說：“這僅僅是開始。我們看到Sonicsense被整合到更先進的機器人手中，使機器人能夠執行需要微妙的觸感的任務。”

他們還開發了對象跟踪算法，以幫助機器人在混亂的動態環境中導航和交互。增加壓力和溫度感應的計劃將進一步增強系統的類似人類的操縱功能。

底線

Sonicsense標誌著機器人感知的顯著進步，表明聲學傳感如何增強視覺系統以創建更通用和適應性的機器人。隨著這項技術的發展，其負擔能力和廣泛的應用程序表明，未來，機器人可以通過與人類能力相媲美的精緻而與環境互動。