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新加坡国立大学研发出ACES电子皮肤采用异步编码技术祛斑除痘

发布时间:2020-02-19 02:20:25 来源:明瑞机械网

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7月22日消息,据《Science》子刊《Science Robotics》的论文介绍,新加坡国立大学研究者研发出一种人造皮肤,采用异步编码技术,从而大大提升了皮肤对刺激信号的传输速度。据称,该成果可以广泛应用于机器人、假肢等领域。这是一种ACES电子皮肤,由新加坡国立大学的Benjamin Tee及其同事研发而成,成果介绍发表在论文《将人造外周神经系统用于可伸缩电子皮肤——受人类神经启发》中。每个人都有超过150,000公里的神经,因此面对“咖啡杯烫手”等刺激人们可以立马做出反应。现在,学者Tee和他的同事受到人类神经的启发,研究出反应速度呈量级提高的电子皮肤。

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。”

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。

“人类通过触觉来完成几乎每一项日常任务,比如拿起一杯咖啡或握手。同样,机器人也需要有触觉才能更好地与人互动,但如今机器人仍然无法很好地感知物体。”Tee助理教授解释说。

ACES因其简单的布线系统和卓越的响应能力,能够很好地应用在机器人、假肢设备上。Tee助理教授说:“ACES可以很容易地与任何类型的传感器皮肤层配对,例如,那些设计用来感知温度和湿度的传感器。”

ACES与透明、自愈和防水传感器皮肤层的配对,是由Tee助理教授团队最近开发的,它创造了一种可以自我修复的电子皮肤,就像人类皮肤一样。这种电子皮肤可以使假肢更为灵活,甚至帮助残疾人恢复他们的触觉。

在人类感觉神经系统的启发下,NUS团队花了一年半的时间开发出一种更好的传感器系统。ACES比人类的感觉神经系统快1000多倍。例如,它能够在不到60纳秒的时间内区分不同传感器之间的物理接触。ACES皮肤也能在10毫秒内准确识别物体的形状、质地和硬度,比眨眼的速度快10倍。

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。

ACES电子皮肤主要由物理传感器构成。这种传感器被放置在塑料夹层中,可以识别到压力、弯曲及温度。异步编码电子皮肤(ACES)是一种神经模拟架构,可以同时传输热触觉信号,同时保持极低的延迟。即使在电子皮肤中有超过10,000个传感器,也能极快地传输信号。

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。

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。

像凝胶一般、水生、可拉伸、自修复的电子皮肤设计

实验中,研究者装置了多达240个人工机械感受器的原型阵列,这些感受器以1毫秒的延迟异步传输刺激信号,同时保持了小于60纳秒的超高时间精度,从而解决了快速触觉感知所需的精细时空特征。

ACES电子皮肤架构只需要一根导电线传输信号,多个传感器信号不需要由中央电子控制器一一通过,因此传感器可以动态地重新配置,并且能快速地应对刺激。

(ACES-FA受体反应的时空模式使滑移状态能够被快速检测)

这个改进意味着电子皮肤的信号传输速度将实现量级提升,能快速感受到温度和压力。团队在机器人手指上测试了这种电子皮肤。经测试,机器人可以抓住咖啡杯而不会滑落,因为一旦杯子将要滑落,机器手就可以敏锐地感觉到。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。

文章来源: 中国机器人网

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