對于人類來說，“觸覺”在日常活動時起著至關重要的作用。在拾取物體等任務時，人們通過觸覺能感受到物體的硬或軟，輕或重，溫暖或寒冷，觸摸與視覺相結合，讓我們避免損壞它們。在科技迅速發展的今天，已誕生了能夠走、跑、看、說、聽等功能的機器人。但機器人觸覺的研究還相對落后，需要開發新技術來克服其中一些問題。

       瑞士蘇黎世聯邦理工學院（ETH）的研究團隊最近開發了一種多相機光學觸覺傳感器，該傳感器提供了施加到其表面的接觸力分布信息。與大多數現有的基于攝像頭的觸覺傳感器相比，該傳感器無需使用諸如鏡子之類的附加反射組件，因此具有更大的接觸表面和更薄的結構。在arXiv預發表的一篇論文（題為：Towards vision-based robotic skins: a data-driven, multi-camera tactile sensor）介紹了這種可用于機器人皮膚的多相機觸覺傳感器。

                          多相機傳感器。 圖片提供：Trueeb，Sferrazza和D’Andrea

      “與現代相機可以實現的視覺功能相比，機器人的觸感還非常欠發達?！?該項研究的研究人員Camill Trueeb表示：“基于視覺的觸覺皮膚旨在彌補這項欠缺，利用視覺傳感器和先進的人工智能算法，該觸覺傳感器可以獲得大量數據和計算能力?！?/p>

      多相機觸覺傳感器由四個攝像頭組成，這些攝像頭位于柔軟、透明的材料下面，該材料內部含有嵌入式的散布球形顆粒。攝像頭能跟蹤這些球形顆粒的運動，當有外力施加到材料上時，材料的變形會引發這些球形顆粒的運動。

       研究人員還開發了一種機器學習（ML）架構，該架構可以分析材料中球形粒子的運動。通過分析球形粒子的運動，該系統可以重建導致材料變形的力，也稱為接觸力分布。

      研究人員解釋說：“我們使用相對便宜的相機，生成大量高分辨率的圖像信息，總計提供約65,000像素的圖像，這對數據驅動的觸覺傳感器非常重要。”

      多相機觸覺傳感器不僅能提供大多數現有機器人上用的標準力傳感器能那樣的總力值，還提供了施加在其柔軟表面上的所有力的分布的反饋，從而能解耦法向分量和切向分量。由于獨特的結構設計，與其他基于攝像頭的觸覺傳感器相比，新型多攝像頭觸覺傳感器因為不需要添加其他反射組件（例如鏡子），而具有更大的接觸表面和更薄的結構。

      研究人員表示：“使用多個攝像機可以使用這種類型的觸覺傳感器能覆蓋任意形狀的較大區域。這項工作也顯示了如何將在子集攝像機上獲得的數據轉移到其他攝像機上，從而高效獲得一種可擴展數據的方法。”

      由AI驅動的多攝像頭傳感器最終可以擴展到更大的表面，從而創建柔軟且可感應的機器人皮膚。在最近的論文中，研究人員討論了如何將其機器學習體系結構進行改編優化，從而在將來促進其在機器人上的應用。

      對于未來的打算，研究人員表示，他們現在計劃擴展傳感器的功能，以重建與復雜和通用形狀的物體接觸的信息?！拔覀冋J為傳感算法的開發應始終考慮到數據效率組件，以促進在機器人技術中的廣泛使用，因此，我們也將在未來的工作中朝這個方向發展。”

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