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新型电子皮肤让机器人与义肢拥有卓越的触觉!

新型电子皮肤让机器人与义肢拥有卓越的触觉!

      背景
 
  皮肤,是人体中最大的器官,可直接与体外环境进行接触与交互。柔软的皮肤组织下面分布着庞大的传感器网络,可实时获得温度、压力、气流等外界信息的变化。
 
  电子皮肤,模仿人类皮肤的功能和机械特性,由轻薄、透明、柔性、可拉伸的材料制成,可非常方便地贴合于人体皮肤表面,感知压力、温度等外界环境刺激,实现人工触觉。
 
机器人与义肢带来触觉的电子皮肤(图片来源:斯坦福大学)
 
电子皮肤使机器手臂能感知冷热(图片来源: 休斯顿大学)
 
  创新
 
  近日,新加坡国立大学研究团队开发出一种人工神经系统,也称为“异步编码电子皮肤(ACES)”。通过这个系统,机器人与义肢装置也许很快将拥有与人类皮肤同等甚至更好的触觉。
 
(图片来源:新加坡国立大学)
 
  这种新型电子皮肤系统实现了超高的灵敏度和抗破坏性,能结合任何种类的传感器皮肤层成为一个电子皮肤系统高效地运作。
 
  新加坡国立大学工程学院材料科学与工程系助理教授 Benjamin Tee 及其团队实现的这项创新,于2019年7月18日在著名的科学杂志《科学·机器人学(Science Robotics)》上首次发表。
 
(图片来源:新加坡国立大学)
 
  技术
 
  十多年来一直在研究电子皮肤技术,希望赋予机器人与义肢装置更好触觉的 Tee 助理教授解释道:“人类采用触觉完成几乎每一项日常任务,例如拿起一杯咖啡或者握手。没有触觉,我们甚至会在行走时失去平衡。类似地,机器人也需要触觉来与人类更好地交流互动,但是现今的机器人仍然无法很好地感知物体。”
 
(图片来源:新加坡国立大学)
 
  新加坡国立大学的团队从人类感觉神经系统中汲取灵感,花费一年半的时间开发了一个有望表现得更好的传感器系统。当 ACES 电子神经系统像人类传感器神经系统一样检测信号时,它由通过单个导体连接的传感器网络组成,而不像人类皮肤中的神经束。它也不像现有的电子皮肤那样拥有互连布线系统,这种系统会使之对损伤敏感,且难以扩展。
 
(图片来源:新加坡国立大学)
 
  为了详细描述灵感,在新加坡国立大学电气与计算机工程系、新加坡国立大学健康创新与技术研究所、N.1健康研究所、混合集成柔性电子系统项目任职的 Tee 助理教授表示:“人类感觉神经系统非常高效,它一直在起作用,到达了一种我们认为理所当然的程度。它也非常抗损伤。例如,当我们被割伤时,我们的触觉不会受到影响。如果我们可以模仿生物系统的工作方式并做得更好,那么我们就可以在主要采用电子皮肤的机器人领域取得巨大进步。”
 
  ACES 检测触觉的速度比人类触觉感知系统要快一千倍。例如,它能在60纳秒之内区分出不同传感器甚至是大量传感器的物理接触,这是电子皮肤系统所实现的最快速度。ACES 使能的皮肤也可以在10毫秒之内,精准地分辨物体的形状、质地和硬度,比眨眼的速度还要快10倍。ACES 系统的高精确度与捕捉速度确保了这一点。
 
  ACES 平台也可以通过设计达到高度抗损伤。对于电子皮肤来说,这是一项非常重要的特性,因为它们需要与环境进行频繁的物理接触。不同于在现有电子皮肤中让传感器互相连接的当前系统,ACES 中所有传感器都可以连接到一个共同的导体,而每个传感器独立工作。这样一来,只要传感器和导体之间存在一个连接,ACES 使能的电子皮肤就可以继续工作,从而不容易受到损伤的影响。
 
  价值
 
  即使在传感器数量增多的情况下,ACES 也可以实现简单的布线和非凡的灵敏度。这些是促进智能电子皮肤扩展为人工智能(AI),应用于机器人、义肢装置和其他人机接口的关键特性。
 
  Tee 助理教授解释道:“因为大块的高性能电子皮肤需要覆盖机器人和义肢装置相对较大的表面积,可扩展性成为了一个关键考虑因素。”
 
  他补充道:“ACES 可以轻易地结合任何种类的传感器皮肤层,例如那些可以感知温度与湿度的,从而创造出 ACES 使能的高性能电子皮肤。这些电子皮肤具有卓越的触觉,用途广泛。”
 
  例如,将 ACES 与最近也是由 Tee 助理教授开发的透明、自修复、防水的传感器皮肤层相结合,创造出的电子皮肤可以像人类皮肤一样实现自修复。这种电子皮肤可用于开发更切实际的义肢,帮助残疾人恢复触觉。
 
像凝胶一般、水生、可拉伸、自修复的电子皮肤设计(图片来源:参考资料【1】)
 
  其他的潜在应用包括开发更加智能的机器人,它们可以展开灾后恢复任务,或者接手单调的工作,例如仓库中物品包装。因此,新加坡国立大学正在计划在他们研究的下一个阶段,将 ACES 平台进一步应用到先进的机器人和义肢装置上。
 
  参考资料
 
  【1】Yue Cao, Yu Jun Tan, Si Li, Wang Wei Lee, Hongchen Guo, Yongqing Cai, Chao Wang, Benjamin C.-K. Tee. Self-healing electronic skins for aquatic environments. Nature Electronics, 2019; 2 (2): 75 DOI: 10.1038/s41928-019-0206-5
 
  【2】Wang Wei Lee, Yu Jun Tan, Haicheng Yao, Si Li, Hian Hian See, Matthew Hon, Kian Ann Ng, Betty Xiong, John S. Ho, Benjamin C. K. Tee. A neuro-inspired artificial peripheral nervous system for scalable electronic skins. Science Robotics, 2019; 4 (32): eaax2198 DOI: 10.1126/scirobotics.aax2198