盖世汽车讯 当前智能机器人可以通过视觉和触觉来准确识别许多物体。借助传感器获得的触觉信息，再加上机器学习算法，机器人能够识别之前处理过的物体。然而，当机器人面对大小和形状相似的物体或未知物体时，往往会产生感知混淆。影响机器人感知的其他因素包括背景噪音，以及形状和大小不同的同类物体。据外媒报道，清华大学的研究人员致力于突破这些难题，帮助机器人识别各种常见但复杂的物品。

（图片来源：清华大学）

人类拥有多种不同类型的触觉，其中一种是热感。这使人们能够感受风的吹拂，感知冷热，并根据所产生的不同凉爽感来区分物质类型，如木材和金属。研究人员希望设计一种机器人触觉感应方法，以模仿这种能力。该方法结合热感，旨在实现更强大和更准确的物体检测。

研究作者朱荣教授表示：“我们建议在手部抓握过程中利用时空触觉感知来扩展机器人的功能，以及其同时感知被抓取物体的多种属性的能力，包括导热系数、热扩散系数、表面粗糙度、接触压力和温度。”

该团队创造了一种分层传感器，其表面用于材料检测，底部具有压力敏感度，中间的多孔层可感应热变化。研究人员将这种传感器与高效的级联分类算法配对，其中该算法按照从易到难的顺序来排除物体类型，从空纸箱等简单类别开始，然后再到桔子皮或布屑。

为了测试这种方法的效能，该团队创建出智能机器人触觉系统来对垃圾进行分类。这个机器人捡起各种常见的垃圾，如空纸箱、面包屑、塑料袋、塑料瓶、餐巾纸、海绵、桔子皮和过期药物，并将垃圾分类至单独容器中，包括可回收物、食物残渣、危险废弃物和其他废弃物。

该系统在识别以前从未遇到过的各种垃圾对象方面实现了98.85%的分类准确率。这种成功的垃圾分类行为可以大大减少现实生活中的人工劳动，并为智能生活技术提供广泛的适用性。

未来该领域的研究将集中在增强机器人的具身智能和自主实施上。朱教授表示：“此外，通过将这种传感器与脑机接口技术相结合，传感器收集的触觉信息可以转换为人脑可以接受的神经信号，重新赋予手部残疾人士的触觉感知能力。”