触觉作为人体根基感受之一,不但在人类平常糊口中饰演着相当主要的脚色,也逐步成为机械人范畴中不成或缺的感知体例之一。触觉物体辨认是触觉感知范畴要害性使命,最近几年来成长敏捷。但是,在现实利用场景中,因为缺少高机能触觉传感器和高效智能辨认算法,机械人对类似物体的触觉辨认中仍面对效力低、正确性差等困难。 近日,中国科学院重庆绿色智能手艺研究院机械人手艺与系统中间报导了一种经由过程压觉和滑觉的配合感知来辨认类似物体的方式。在本工作中,研究团队制备了一种具有三维共形石墨烯纳米墙和梯度共形离子涂层的高机能柔性压力传感器,传感器表示出出色的活络度(92.96 kPa-1)、高信噪比(48 dB)、低检测限(< 1 Pa)和跨越15000个紧缩-释放轮回的超卓不变性。鉴在其出色的机能,传感器可以或许辨别分歧叶片之间的细微硬度差别,并能正确地还原其概况纹理。数据收集进程中经由过程压觉/滑觉的配合感化来获得叶片的硬度和纹理消息,提出了一种双分支特点融会卷积神经收集,对六种叶片的辨认率(97.16%)显著优在单一感知体例(压觉91.83%,滑觉94.83%)。并成功地将传感器集成到机械人工致手指尖,进行了在线叶片辨认尝试,其辨认率较着超出了人手。这类高机能柔性触觉传感系统有助在加强机械人的触觉感知能力,同时为类似物体辨认供给了新的思绪,增进了下一代机械人智能化成长。 相干研究功效以“Highly efficient recognition of similar objects based on ionic robotic tactile sensors”为题颁发在《Science Bulletin》。机械人手艺与系统中间研究生生孔永康、程不雅银为论文第一作者;魏年夜鹏研究员为论文通信作者。此研究工作获得了重庆市科技局、重庆市教委、西藏自治区科技厅等项目标帮助。