指南：如今，隨著傳感器技術的發展，許多新的傳感器得到了發展。 不久前，ETH研究人員開發了一種新的低成本觸覺傳感器。 觸覺傳感器可以幫助機械手抓取敏感脆弱的物體。 人類可以用手撿起易碎或易滑的物體。 我們的觸覺讓我們感覺到我們是否堅持...

如今，隨著傳感器技術的發展，許多新的傳感器得到了發展。 不久前，ETH研究人員開發了一種新的低成本觸覺傳感器。 觸覺傳感器可以幫助機械手抓取敏感脆弱的物體。

人類可以用手撿起易碎或易滑的物體。 我們的觸摸使我們感覺到我們是否牢固地握住物體，或者物體是否會滑過手指，這樣我們就可以相應地調整握力的強度。 抓取易碎，易滑或復雜物體的機器人抓取臂也需要這種反折

蘇黎世聯邦理工學院的機器人研究人員現在開發了一種觸覺傳感器，可以在這種情況下使用，并標記他們認為是朝著機器人皮膚和rdquo邁出的重要一步；。 工程師指出，傳感器極其簡單的設計使其生產成本低廉。 從本質上講，它由一個帶有彩色塑料珠的彈性硅膠和一個固定在底部的普通相機組成。

使用純光學輸入進行測量

傳感器基于視覺：當與物體接觸時，硅膠皮膚上會出現凹痕。 這改變了微球的模式，這是由魚眼鏡頭記錄在傳感器的下部。 基于這些模式，可以計算傳感器上的力分布。

傳統的傳感器只記錄一個點的作用力。 相反，我們的機器人皮膚使我們能夠區分作用在傳感器表面的多個力，并以高分辨率和準確性計算它們，由蘇黎世聯邦技術研究所的RaffaelloD&39；Andrea動態系統和控制教授領導的小組的博士CarloSferrazza。 我們甚至可以確定力的方向，rdquo；Sferrazza說。 換句話說，研究人員不僅可以識別對傳感器施加垂直壓力的力，而且還可以識別水平作用的剪切力。

數據驅動的開發

為了計算哪種推動了微球的方向，工程師使用了一組全面的實驗數據：在通過機器控制的標準化測試中，他們檢查了與傳感器的各種不同接觸。在機器學習的幫助下，他們能夠精確地控制和系統地改變接觸的位置、力的分布和接觸對象的主要流派。 研究人員記錄了數千個接觸實例，并將它們與磁珠圖案的變化精確匹配。

到目前為止，研究人員已經建立了最薄的傳感器原型，厚度為1.7cm，覆蓋5x5cm的測量表面。 然而，研究人員正在使用同樣的技術來實現更大的傳感器表面配備多個相機，這也可以識別復雜形狀的物體。 此外，他們的目標是使傳感器變薄-他們認為使用現有技術只能達到0.5厘米的厚度。

機器人，運動和虛擬現實

由于彈性硅酮是防滑的，傳感器可以測量剪切力，因此非常適合機器人抓臂。 Sferrazza解釋：&ldquo；當物體威脅滑出手臂的抓地力時，傳感器會識別它，這樣機器人就可以調整它的抓地力。 &rdquo；

研究人員也可以使用這個傳感器來測試材料的硬度或數字觸摸圖。 如果集成到可穿戴設備中，騎自行車的人可以通過踏板測量他們施加在自行車上的力，或者跑步者可以在慢跑時測量進入鞋子的力。 最后，該傳感器可以為開發虛擬現實游戲等觸覺反饋提供重要信息。

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