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这款机械臂可借传感器辨别抓住的是纸张还是塑料

该机器人可借助两个压力传感器,测量抓住物体所需力的大小,进而确定材料的刚度。通过与数据库数据比对后,便可知道手中握着的是何种材料了。

  垃圾分类回收成本高昂,目前,业内惯用做法是工作人员站在传送带周围,及时抓取各种废弃物品,将其放入到适当位置。但工作环境相对恶劣,且分类效果并不明显,同时会对工作人员造成潜在危险。因此,机器人被认为胜任这项工作的最佳替代者。



RoCycle机器人


  对此,美国麻省理工学院和耶鲁大学合作,最新开发了一款新型机器人RoCycle。该机器人能通过“触摸”来识别纸张、塑料和金属等不同材质的废料,并对其进行相应分类。



RoCycle机器人的两个手指


  手指抓取技术

  该机器人的抓取动作,由两个柔软的手指轻轻挤压物体来完成。每个手指由两个平行的圆柱体组成,用硅胶套覆盖。这些圆柱体又由拉胀聚合物制成,拉伸时实际上变宽。当电动机转动气缸时,聚合物会扭曲和伸展,从而变宽并使手指变得更粗。

  据悉,该技术被称为“手动剪切辅助设备”(HSA),不仅能使手指仍然相对坚硬,而且还可使用常规电机。相比之下,一些基于流体的软体机器人系统,则需要更昂贵的空气泵或压缩机。



RoCycle机器人的手指构造


  具体工作流程

  具体来说,首先,该机器人能够视觉扫描物体,然后采用嵌入式的应变传感器,来测量物体的尺寸。

  紧接着,借助两个压力传感器,测量抓住物体所需力的大小,进而确定材料刚度。定制软件会将这些数据,与相应数据库中的材料数据进行比对。匹配成功后,系统便知道手中握着的是什么了。其中,由于压力传感器也是导电的,因此,系统还可识别金属物体。

  最后,系统的机器人臂部分会将物品弹出到正确的箱子中。



工作流程动图


  麻省理工大学CSAIL表示,RoCycle可和任何机械手臂兼容,其在静止模式下,检测材料的准确度达到了85%,在实际模拟传送带上的准确度达到了63%。虽然准确率有待进一步提升,但该机器人的出现,仍不失为一个良好的开端。

  据了解,该技术论文将于今年4月晚些时候,在韩国首尔举行的IEEE国际软体机器人大会上发表。

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