創新點：王舒禹/趙玉良團隊研發的水凝膠柔性傳感器能夠對應變與溫度高靈敏度傳感，同時結合機器學習賦予了軟體機器人多模態自主感知能力，解決了軟體機器人區分對機械與熱刺激的區分問題，並能對自身形變方式進行預測。
關鍵詞：軟體機器人 可拉伸傳感 機器學習 多模態感知 模態區分
如何讓軟體機器人像人體皮膚一樣多模態感知是當下研究的熱點。然而不同模態的刺激，比如應變和溫度在軟體機器手指傳感時彼此耦合，與此同時可拉伸傳感器碰到各種機械變形，如拉伸、扭轉和彎曲，也難以輕易區分，這給軟體機器人傳感帶來挑戰。
針對以上問題，東北大學王舒禹/趙玉良團隊最近通過研究多模態感知系統，將柔性傳感技術與機器學習結合起來，賦予軟體機器人多模態自主感知能力，解決了軟體機器人如何區分壓力、應變和溫度等多種觸覺刺激所面臨的問題。相關研究成果發表於Advanced Intelligent Systems期刊上
該研究研製的水凝膠材料，具有對應變的響應和低滯後性，並且它對溫度極為靈敏（TCR = -3.8%/°С）。用其製成傳感器能夠實時將來自自身形變（彎曲、扭曲、拉伸）和外部環境（溫度，物體接觸）的刺激轉換成雙通道電信號，使軟體機器人擁有自主感受的能力。機器學習可以從大量複雜的傳感器數據中自動學習，以進行智能決策。該課題組進行大量實驗，通過採集數據集搭建機器學習模型進行訓練後，達到對軟機器人彎曲、接觸物體，接觸熱物體、扭曲以及拉伸五類動作準確識別。
綜上，將機器學習算法與可拉伸傳感器相結合可以實現軟體機器人對於自身以及外部環境的智能感知，為軟體機器人實現多模態感知與模態區分提供了新思路。
WILEY
論文信息：
Discriminating Soft Actuators』Thermal Stimuli and Mechanical Deformation by Hydrogel Sensors and Machine Learning
Zhaojia Sun，Shuyu Wang*，Yuliang Zhao，Zhitao Zhong，Lei Zuo
Advanced Intelligent Systems
DOI: 10.1002/aisy.202200089
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Advanced
Intelligent
Systems
期刊簡介
Wiley旗下智能系統領域開放獲取旗艦刊。期刊收錄關於具有刺激或指令響應智能的人造裝置系統的研究，包括機器人、自動化、人工智能、機器學習、人機交互、智能傳感和程序化自組裝等前沿應用
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