Revolutionärer taktiler Roboterfinger erreicht <1 mm Berührungslokalisierung ohne blinde Flecken

Forschende haben einen neuen Typ Robotersfinger mit Tastsinn entwickelt. Der Finger kann Berührungen mit sehr hoher Präzision (<1 mm) über eine große, mehrkrümmige Fläche lokalisieren, ganz wie sein menschliches Gegenstück.

Aktuelle Methoden zum Bau von Tastsensoren haben sich als schwierig erwiesen, in Robotersfinger zu integrieren, aufgrund mehrerer Herausforderungen, darunter die Schwierigkeit, mehrkrümmige Flächen abzudecken, hohe Leitungsanzahl oder Schwierigkeiten, in kleine Fingerspitzen zu passen, was den Einsatz in geschickten Händen verhindert. Die neue Methode nutzt überlappende Signale von Lichternmern und -empfängern, die in eine transparente Wellenleiter-Schicht eingebettet sind, die die funktionalen Bereiche des Fingers abdeckt.

Durch Messung des Lichttransports zwischen jedem Emitter und Empfänger kann ein sehr reichhaltiger Datensatz an Signalen gewonnen werden, der sich als Reaktion auf Verformung des Fingers durch Berührung ändert. Rein datengetriebene Deep-Learning-Methoden können nützliche Informationen aus den Daten extrahieren, einschließlich Kontaktort und aufgebrachter Normalkraft, ohne analytische Modelle zu benötigen. Das Ergebnis ist ein vollständig integrierter, sensorisierter Robotersfinger mit niedriger Leitungsanzahl, hergestellt mit zugänglichen Fertigungsmethoden und für einfache Integration in geschickte Hände konzipiert.

Zwei Aspekte der zugrundeliegenden Technologie ermöglichen die neuen Ergebnisse. Erstens nutzen die Forschenden Licht, um Berührung zu erfassen. Unter der „Haut“ hat der Finger eine Schicht aus transparentem Silikon, in die sie Licht von mehr als 30 LEDs leiteten. Der Finger hat auch mehr als 30 Photodioden, die messen, wie das Licht herumreflektiert wird. Wann immer der Finger etwas berührt, verformt sich seine Haut, sodass sich das Licht in der transparenten Schicht darunter verschiebt. Indem man misst, wie viel Licht von jeder LED zu jeder Diode geht, erhalten die Forschenden knapp 1.000 Signale, die jeweils Informationen über den Kontakt enthalten. Da Licht auch in einem gekrümmten Raum herumreflektiert werden kann, können diese Signale eine komplexe 3D-Form wie eine Fingerspitze abdecken.

Zweitens entwarf das Team diese Daten so, dass sie von Machine-Learning-Algorithmen verarbeitet werden können. Da es so viele Signale gibt, die alle teilweise miteinander überlappen, sind die Daten zu komplex, um von Menschen interpretiert zu werden. Glücklicherweise können aktuelle Machine-Learning-Techniken lernen, die Informationen zu extrahieren, die Forscher interessieren: Wo der Finger berührt wird, was den Finger berührt, wie viel Kraft aufgewendet wird usw.

Zusätzlich bauten die Forschenden den Finger so, dass er und andere auf Roboterhände montiert werden können. Die Integration des Systems auf eine Hand ist einfach: Der Finger sammelt fast 1.000 Signale, benötigt aber nur ein 14-adriges Kabel zur Verbindung mit der Hand und keine externen Elektronik. Die Forschenden haben zwei geschickte Hände (fähig zum Greifen und Manipulieren von Objekten), die mit diesen Fingern ausgestattet werden – eine hat drei Finger, die andere vier. Das Team wird diese Hände nutzen, um geschickte Manipulationsfähigkeiten basierend auf taktilen und propriozeptiven Daten zu demonstrieren.

Sehen Sie den Finger in Aktion auf Tech Briefs TV hier. Für weitere Informationen kontaktieren Sie Holly Evarts unter dieser E-Mail-Adresse (vor Spambots geschützt, JavaScript erforderlich); 212-854-3206.