Facebook开源低成本触觉传感器Digit

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触摸是人类最自然的交互方式,是我们与大自然接触必不可少的过程。同时,触觉也是人类、甚至包括机器人最自然的、直接的、没有噪声的感知力量的方式。

然而,当前机器人或远程操控等过程中的难点之一就在于:接触力感知和判断,无法精准感知事物的力度,也就从而无法判断事物本身的难度。

Facebook触觉传感器Digit (11)

虽然已经有不少力传感器原型,也有很多触觉感知机器人的相关研究或论文,但目前仍未呈现出一个完整的解决方案。Facebook表示:想要一个完整的触觉传感器方案,需要具备:高分辨率、高灵敏度、可靠性高/稳定性高、简单易于使用、体积小巧、价格低廉等特点。

低成本、可量产

由于看到了这一领域的市场空白,Facebook由此推出Digit。

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Digit内部结构图

简单来说,Digit可以理解为,一套低成本、基于视觉的触觉传感器。就像前面提到的,Digit优势在于:构造简单,价格低、分辨率高、体积小巧、高稳定性等优势。具体的尺寸为20 x 27 x 18毫米,重约20克。

相比以往的视觉触感器,Digit经过大量优化,目前已经可以实现大批量生产,并且稳定性更高。

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原始图像和Digit捕捉的图像,精度号称亚毫米级

Digit采用RGB LED模组以及相机模块,其实现原理就是,由于手指在不同压力下会影响形变,而也会直接影响相机拍摄到颜色的变化,通过这个变化来判断触觉。

这里面就涉及到一套复杂的计算模型,包含提取空间特征,编解码图像等等。而这其中,Facebook还训练了一套深度神经网络模型,并且尝试通过两个手指来捏合玻璃球。

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Digit双指捏玻璃球测试

将Digit结合机器人手掌进行试验,将Digit放置于指尖,它可以轻松的识别到抓握、捏合等等动作。例如:通过两个手指来拟合玻璃球的动作,而这个似乎还需要更多的训练,来让整套操作变得体验更优秀,尤其是面对这种复杂、变化的场景。

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上图就是不同状态下的拍摄到的画面,虽然看上去都是一些颜色的叠加,但是信息就“藏”在这里面。

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最后得到的非线性动力学模型图。

模块化,即插即用

根据我们此前的报道,目前用于机器人或机械臂等传感设备中,已有例如HaptX基于微气流方案以及BioTac传感器等。相关阅读:《一则由HaptX触感手套引发的思维幻想症

除了上述优势外,Digit采用了模块的设计方案,其共包含:弹性体、亚克力面板、支架、塑料外壳、照明主板、相机、螺丝钉等等部分,细分到每一个细节。据了解,目前Digit的整套硬件成本约15美元。

而这样的好处是,降低成本和装配时间,为大规模量产提供可能,并且模块化设计也方便对每一个单独的部件进行更换。

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不同弹性体的测试,左到右:反光型,带标记的反光型,带标记透明型

同时,最外侧的弹性物体还支持多种不同材质,经过Facebook测试,不同材质的弹性物体可以用于不同的应用场景,例如反射来测量纹理,反射用标记来计算光流。

同时,Digit支持即插即用,还配套拥有一个软件界面。

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Digit测试模型

而未来,Digit的目标是就是提供一个完善的操作简单,成本低廉,稳定性高的触觉感知平台,从而开拓未来机器人触觉和感知方面的新领域。

更重要的是,目前Facebook已经对Digit软硬件进行开源,这一点应该说Facebook一直在AR/VR/AI/模拟等相关技术上为社会造福。

参考:https://digit.ml

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