Scalable Open-Source Visuotactile Sensor for 6-Axis Contact Wrench Estimation in Tensegrity Robots
本文介绍了一种用于张拉整体机器人的可扩展、开源视觉触觉传感器，该传感器利用一种新颖的无粘胶螺旋填充（gyroid-infill）结合技术以及神经网络，来精确估计六轴接触力矩和地面交互。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一个机器人不再是轮子上坚硬金属盒子的世界，而是由杆件和绳索构成的、具有弹性和柔软结构的结构，能够像生物一样滚动、翻滚并挤过狭窄的空间。这些被称为“张拉整体”（tensegrity）机器人。它们异常坚韧且轻盈，非常适合探索灾区或在废墟中爬行。但问题在于，由于它们非常松软且拥有许多活动部件，很难精确知道自己身在何处或触碰到了什么。这就像是在黑暗中穿着一套巨大的、摇晃的盔甲行走；在绊倒之前，你不知道自己的脚是踩在地面上还是悬在空中。为了解决这个问题，科学家们需要一种方法让这些机器人能够“感知”周围环境，特别是要让它们知道自己的脚（或端盖）是否接触到了地面。这就是“状态估计”的挑战——即根据感觉来判断机器人的位置和平衡。
这篇论文介绍了一个巧妙的、开源的解决方案：一种“视觉触觉”（visuotactile）传感器，它就像是为张拉整体机器人打造的高科技、柔软的鞋底。把它想象成一只鞋跟里内置了摄像头的智能运动鞋。该传感器采用三明治结构：一个柔软的橡胶外壳、一层柔韧的中层，以及一个承载着微型摄像头和一圈灯环的坚硬底座。当机器人的脚压向地面时，柔软的橡胶会发生挤压和拉伸。在内部，摄像头观察橡胶上绘制的微小点阵，追踪这些点是如何精确移动和变形的。一个特殊的“计算机大脑”（神经网络）观察这些移动的点，并能瞬间计算出地面对脚部施加的精确力和扭力。研究人员发现，这套系统表现得惊人地好，即使在机器人运动时，也能准确预测机器人向下按压的力量大小及方向。他们在由杆件和绳索组成的12公斤机器人上进行了测试，传感器成功地实时告知了机器人其六只脚中的哪些正接触着地面。最棒的是，整个设计旨在实现低成本、易于使用3D打印机制造且免费开放，帮助这些富有弹性的机器人更好地在现实世界中穿行。
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