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清华大学自研四重触觉传感器,垃圾分类准确率达94%


  来源: DeepTech 时间:2021-05-24 编辑:仪器仪表WXF
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清华大学自研四重触觉传感器,垃圾分类准确率达94%


用机器手进行垃圾分类准确率达94%,这是清华大学精密仪器系朱荣教授课题组的成果,其核心不在于上述机器手,而在于机器手上搭载的四重触觉传感器。


朱荣告诉 DeepTech,该成果的原理是一种基于热感应的多维传感新机理,利用热敏膜和外界的传导/对流换热对自身电阻的调控实现了压力、温度、流场、热物性等参数的集成测量。


研究中的传感器,采用类皮肤的多层结构、具备多功能感知能力,可以感知材料的导热率,也能在测量接触压力的同时去感知物体温度和环境温度。


 四重触觉传感器

四重触觉传感器



常规的触摸识别技术往往只是利用压力感知,而该传感器可将压力感知与热物性等多模信息进行融合,从而大幅提高物品识别准确率,比如可将基于单模压力感知的 69% 识别率,提高到基于多模触觉感知的 96% 识别率。


当把传感器搭载到机器手上,并结合触觉感知信息和机器学习之后,机器手就能精确识别不同形状、大小和材料的物品,其中对于七类垃圾物品实现了高准确识别,其识别率可达 94%。


发表在 Science Robotics 上


相关论文以《多维触觉传感器助力机器手物体识别》“Skin-inspired quadruple tactile sensors integrated on a robot hand enable object recognition”为题,发表在 Science Robotics 上。


数据显示,识别七种垃圾的总分类准确率达到 94% 左右,这表明使用多感官机器手对垃圾进行分类是可行的,如果能和相应城市的垃圾分类结合起来,前景十分乐观,有望让人工保洁员告别繁琐的分类。

关键词:清华大学 四重触觉传感器 垃圾分类    浏览量:497

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