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南加州大学发明MOTIF机械手 集成热像仪、惯性测量单元和力传感器

盖世汽车讯 尽管机器人专家在过去几十年中推出了越来越先进的系统,但大多数现有机器人仍无法像人类一样灵活地操控物体并具备感知能力。这反过来又对它们在各种现实任务中的表现产生了不利影响,从家务到自然灾害后的废墟清理,再到装配或执行维护任务,尤其是在钢厂和..

盖世汽车讯 尽管机器人专家在过去几十年中推出了越来越先进的系统,但大多数现有机器人仍无法像人类一样灵活地操控物体并具备感知能力。这反过来又对它们在各种现实任务中的表现产生了不利影响,从家务到自然灾害后的废墟清理,再到装配或执行维护任务,尤其是在钢厂和铸造厂等高温工作环境中,高温会显著降低性能并降低安全操作所需的精度。

图片来源:arXiv预印本服务器

据外媒报道,南加州大学(University of Southern California)的研究人员最近开发出MOTIF(Multimodal Observation with Thermal, Inertial, and Force sensors,基于热、惯性和力传感器的多模态观察)机械手,这是一种可以提高人形机器人操控物体能力的新型机械手。这项创新成果发表在arXiv预印本服务器上的一篇论文中,它采用了多种传感设备,包括触觉传感器、深度传感器、热像仪、惯性测量单元(IMU)传感器和视觉传感器。

“我们的论文源于对机器人操控超越传统视觉和触觉感知的需求,”研究人员Daniel Seita、Hanyang Zhou、Wenhao Liu和Haozhe Lou表示。“目前的多指机械手通常缺乏执行复杂任务(例如热感知和灵敏的接触反馈)所需的集成感知能力。”

这项研究的主要目标是开发一种新型多功能、多模态机械手,其灵感源自人类的手,能够安全而精确地处理物体。通过利用更全面的传感器输入,他们创造的机械手可以在从家庭到工厂的各种环境中执行更细致的物体交互。

来源:盖世汽车

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