觸嗅一體仿生智能機械手在人體被瓦礫石堆覆蓋的場景下,可協助開展應急救援。模擬救援情況下,智能機械手對包括人體在內的11種典型物體進行了識別,準確率達96.9%。在傳感器受損的情況下,機械手也有較高的精準度,在傳感器損壞率不超過50%時,通過算法的快速調節,機械手準確率超過80%。
請試想這樣的場景:在地震或塌方后,視覺受限,人體被廢墟掩埋,塵土、飛沙遮擋視線,情況十分危急,而瓦礫、混凝土、鋼筋等物體使得現場情況更為復雜。這樣的情況下,救援人員不僅要及時救援,對被困人員進行精準定位,自身安全也受到了挑戰。
可否研發一種機械手,只需在現場輕輕一觸,就能快速識別物體與人體,且在使用時,救援人員無需親自進入現場即可判斷現場情況,并完成抓取、搬運物體的動作?
記者獲悉,日前,中國科學院上海微系統與信息技術研究所和應急管理部上海消防研究所、中國科學院自動化所、蘇州慧聞納米科技有限公司等單位合作,依托國家科技創新2030新一代人工智能重大項目,由中國科學院上海微系統與信息技術研究所研究員陶虎團隊研發出“觸嗅一體仿生智能機械手”。在人體被瓦礫石堆覆蓋的場景下,該機械手可協助開展應急救援。模擬救援情況下,智能機械手對包括人體在內的11種典型物體進行了識別,準確率達96.9%。相關研究近日發表于《自然·通訊》雜志。
模仿鼴鼠 機械手實現觸嗅一體
為克服惡劣的環境,實現快速判斷,并靈活地完成任務,團隊做出了許多努力。救援環境中,往往需要在視覺受限的情況下判斷環境,針對這一情況,陶虎團隊第一時間想到了仿生技術。
長期生活在地下的星鼻鼴鼠,面對地底黑暗的生活環境,進化出了圍繞在鼻孔四周的星狀觸手。這些觸手巧妙地把觸覺和嗅覺結合在一起,幫助其捕獵或判斷危險。星鼻鼴鼠比較少見,研究人員并沒有在現實中見過,但在一些醫學領域,與其相關的研究文獻為團隊提供了極大的靈感。受星鼻鼴鼠“觸嗅融合”感知啟發,團隊將嗅覺、觸覺傳感器與機器學習算法融合,構建了仿星鼻鼴鼠觸嗅一體智能機械手。
這只“手”,不僅能摸,也會聞,更能結合兩種傳感器信息判斷周邊環境。觸覺傳感器通過在接觸撫摸中感知壓力的變化,可以采集到物體的硬度、輪廓和局部的樣貌信息。而嗅覺傳感器中裝有特定的氣敏材料,它們在接觸特定氣體后會產生電阻變化。特定的氣體組合又代表特定的物質,例如硫化氫、氨氣等人體的特殊氣味。這些氣味就像人體的名片一樣,可顯著區別于其他物體。救援人員只需操作機械手進行觸摸,結合傳感器采集信息,就可以快速判斷被救人員的位置和機械手接觸的人體部位。
面對災害環境,團隊既要考慮機械手的耐用性也要考慮其作業速度,為此團隊選擇了觸嗅一體、聯合識別的道路。相較于美國麻省理工學院發表于《自然》的包含548個傳感器的單一觸覺感知研究,團隊通過融合70個觸覺傳感器、6個嗅覺傳感器,就達到了更理想的識別效果。采集信號的傳感器少了,通道數少了,后面的計算量也會變小,隨之而來的是整個系統判斷速度的加快。
并且該機械手在傳感器受損的情況下,也有較高的精準度。災害條件下,器械時常受損。得益于靈敏度超越人類1個數量級的硅基MEMS氣體傳感器,以及探測限超越人類1個數量級的壓力傳感器,機械手遠比人類的手更靈敏。仿生智能機械手能在傳感器損壞率不超過50%時,通過算法的快速調節,保持超過80%的準確率。
復雜環境下 人類手形是最佳選擇
完成了對于嗅覺、觸覺傳感器的選擇后,是什么使得團隊選擇了人手形的結構呢?
現代工業中,三指、四指機械爪可以勝任簡單的抓取任務,比如生活中常見的夾娃娃機就是三指機械爪。
而團隊卻選擇了1個大拇指配合4個手指的五指結構,并且設計了多個可活動關節。這是因為在復雜的掩埋環境下,廢墟中的物體形態各異,瓦礫、灰塵、泥土……多種元素挑戰著救援工作,很多條件下,救援人員只能用手完成救援。而仿生機械手的搬運、抓取靈活度,是簡單結構的機械手無法企及的。
對此,該論文第一作者、中國科學院上海微系統與信息技術研究所博士生劉孟瑋表示,在設計之初,團隊也曾考慮過搭載傳感器的“蛇形”機械人,其細長的結構可以輕松進入被掩埋的廢墟。但人手的生理結構更能保證及時展開救援。機械手在判斷現場環境后立刻就能進行搬運抓取的動作。且機械手由人類控制,使用自己的仿生“器官”,更符合人的操作邏輯。
擁有了靈活的機械手,如何讓手與觸嗅感官有機結合,是接下來要面對的難題。機械手的材質為確保耐用性,較為堅硬,而觸摸這一動作,又需要“手”與物體有較高的貼合程度。為此,團隊選擇了硅基傳感器加柔性基底的形式,這類柔性傳感器具有柔韌、可自由彎曲且占據空間較小等特點。二者結合,安裝在剛性的機械手上后,機械手就像人體的骨骼肌肉與皮膚一樣,“剛柔并濟”,協作進行工作。
通過模擬測試 隨時可用于實戰
為了考驗機械手的實戰性能,科研人員與應急管理部上海消防研究所合作,通過在一線消防救援單位的實地調研,由陶虎團隊搭建了模擬場景,還原了災害現場有人體被掩埋的環境。
劉孟瑋表示,模擬環境的測試已證明機械手具備實戰能力。一旦出現緊急災害,機械手即可投入救援。目前機械手已具備基礎的仿生和傳感器功能,團隊還將深化研究,通過進一步精進傳感器和算法,機械手的觸覺傳感器將可以敏銳地捕捉人體的脈搏,就如中醫中的把脈一樣,輕輕捏住被困人員的人體部位,就可以即時測量被困人員脈搏,進而判斷生命體征。此外,救援人員還可以將其安裝在智能機器人上,進行更復雜的救援活動。
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