东北大学王舒禹/赵玉良团队AISY: 水凝胶传感与AI结合，用于软体机器人多模态传感

创新点：王舒禹/赵玉良团队研发的水凝胶柔性传感器能够对应变与温度高灵敏度传感，同时结合机器学习赋予了软体机器人多模态自主感知能力，解决了软体机器人区分对机械与热刺激的区分问题，并能对自身形变方式进行预测。

关键词：软体机器人 可拉伸传感 机器学习 多模态感知  模态区分

如何让软体机器人像人体皮肤一样多模态感知是当下研究的热点。然而不同模态的刺激，比如应变和温度在软体机器手指传感时彼此耦合，与此同时可拉伸传感器碰到各种机械变形，如拉伸、扭转和弯曲，也难以轻易区分，这给软体机器人传感带来挑战。

针对以上问题，东北大学王舒禹/赵玉良团队最近通过研究多模态感知系统，将柔性传感技术与机器学习结合起来，赋予软体机器人多模态自主感知能力，解决了软体机器人如何区分压力、应变和温度等多种触觉刺激所面临的问题。相关研究成果发表于Advanced Intelligent Systems期刊上

该研究研制的水凝胶材料，具有对应变的响应和低滞后性，并且它对温度极为灵敏（TCR = -3.8%/°С）。用其制成传感器能够实时将来自自身形变（弯曲、扭曲、拉伸）和外部环境（温度，物体接触）的刺激转换成双通道电信号，使软体机器人拥有自主感受的能力。机器学习可以从大量复杂的传感器数据中自动学习，以进行智能决策。该课题组进行大量实验，通过采集数据集搭建机器学习模型进行训练后，达到对软机器人弯曲、接触物体，接触热物体、扭曲以及拉伸五类动作准确识别。

综上，将机器学习算法与可拉伸传感器相结合可以实现软体机器人对于自身以及外部环境的智能感知，为软体机器人实现多模态感知与模态区分提供了新思路。

WILEY

论文信息：

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

点击左下角 “ 阅读原文 ” ，查看该论文原文。

Advanced

Intelligent

Systems

期刊简介

Wiley旗下智能系统领域开放获取旗舰刊。期刊收录关于具有刺激或指令响应智能的人造装置系统的研究，包括机器人、自动化、人工智能、机器学习、人机交互、智能传感和程序化自组装等前沿应用

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