Хабы: Искусственный интеллект, Робототехника
В области робототехники постоянное стремление имитировать сенсорные возможности человека было вызвано желанием наделить машины более глубоким пониманием окружающего мира. В последние годы тактильное восприятие и слияние тактильных и визуальных чувств (называемое тактильно-визуальным слиянием) стали новаторскими подходами в этом направлении. Внедрение тактильного восприятия в робототехнику означает кардинальный сдвиг в возможностях машин, предоставляя им способность воспринимать окружающее с помощью прикосновений, во многом схожую с человеческой.
Традиционные роботы в значительной степени полагались на визуальное восприятие, редко принимая во внимание тактильные ощущения, необходимые для взаимодействия в сложных и динамичных средах.
Тактильные датчики объединяют различные тактильные характеристики, такие как давление, температура, текстура и свойства материалов, наделяя роботов богатыми органами чувств и позволяя им более умело взаимодействовать с окружающей средой.
На производстве роботы, оснащенные тактильными датчиками, будут выполнять задачи тонкой сборки с более высокой точностью и адаптивностью.
В здравоохранении тактильная обратная связь потенциально помогает хирургам при проведении минимально инвазивных операций, повышая точность манипулирования хирургическим инструментом.
Алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль в облегчении интеграции этих разнообразных сенсорных данных в рамках тактильно-визуального слияния. Например, архитектуры глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), демонстрируют исключительные возможности в улавливании сложных корреляций между данными мультимодального восприятия и объектами, подлежащими распознаванию.
Читать далее