回顧機器學習增強型電子皮膚的開發進展

加利福尼亞大學，耶魯大學，斯坦福大學，劍橋大學和漢城國立大學的研究人員最近進行了一項研究，回顧了最近在機器學習增強型電子皮膚開發方面所做的努力。他們的評論論文發表在《科學機器人》雜志上，概述了這些電子皮膚如何幫助創建具有類似觸摸功能的軟機器人，同時還描述了目前阻止其大規模部署的挑戰。

兩位進行這項研究的研究人員本杰明·史(Benjamin Shih)和邁克爾·T·托利(Michael T Tolley)通過電子郵件告訴TechXplore：“我們的總體想法是總結當前在軟機器人的觸覺傳感，交互和探索方面的工作和未解決的問題。” “該領域的最新工作主要集中在致動上，一些小組致力于嵌入式，基于觸摸的傳感器，還有一些小組將它們結合起來以閉合回路并研究反饋控制和狀態估計。”

Shih，Tolley及其同事對過去的文獻進行的分析表明，到目前為止，基于觸摸的傳感器還不是軟機器人研究的主要重點。但是，他們發現了很多工作在探索電子皮膚的潛力，軟機器人專家在開發新機器人時可能會借鑒這些潛力。

在過去的十年左右的時間里，全球研究小組一直在開發具有先進傳感功能的精密電子皮膚。這些電子皮膚變得越來越復雜，其中許多現在可以收集大量的觸覺數據。機器學習技術可能被證明是用于處理和解釋此數據的非常有價值的工具。

Shih和Tolley說：“隨著我們朝著使機器人具有生物功能相匹配的方向發展，軟機器人技術，電子皮膚和機器學習帶來的三重工具和技術有可能顯著提升當今機器人的能力。” “機器人技術已經是一個令人難以置信的跨學科領域，將材料科學方面的內容引入機器人設計中，將進一步增加成功構建智能軟機器人所需的各種背景知識和專業知識。”

Shih，Tolley及其同事除了討論最新開發的將電子皮膚與機器學習融合的技術的潛力外，還在他們的論文中重點介紹了阻礙大規模生產的一些開放挑戰。研究人員認為，在這些電子皮膚能夠被廣泛使用之前，需要克服的關鍵挑戰之一與它們的布線有關。盡管多路復用(一種可以大大減少布線的技術)可以幫助解決此問題，但電子皮膚中的每個傳感器仍需要通過兩根線連接。

“我們強調了將軟機器人，電子皮膚和機器學習三者結合在一起的開放挑戰和未來方向，以突破自主的軟機器人的界限，這些機器人不僅可以安全地探索和觸摸周圍的環境，而且可以同時了解它們的相互作用，” Shih和托利說。