如今的智能机器人可以通过视觉和触觉准确识别许多物体。通过传感器获得的触觉信息，加上机器学习算法，使机器人能够识别以前处理过的物体
然而，当遇到大小和形状相似的物体或机器人未知的物体时，传感往往会被混淆。限制机器人感知的其他因素包括背景噪声和具有不同形状和大小的相同类型的物体
在《应用物理评论》中，清华大学的研究人员努力突破机器人识别各种常见但复杂项目的困难
人类拥有许多不同类型的触摸感应，其中之一就是热感觉。这使我们能够感知风的吹动，感知冷热，并区分物质类型，如木材和金属，因为产生了不同的冷却感
研究人员旨在通过设计一种机器人触觉传感方法来模仿这种能力，该方法结合了热感觉，以实现更稳健、更准确的物体检测
该团队创建了一种分层传感器，表面具有材料检测功能，底部具有压力敏感性，中间层具有对热变化敏感的多孔性。他们将该传感器与一种高效的级联分类算法配对，该算法按顺序排除物体类型，从容易到难，从空纸箱等简单类别开始，然后转移到橘皮或布屑
为了测试他们的方法的能力，该团队创建了一个智能机器人触觉系统来分类垃圾。机器人捡起了一系列常见的垃圾，包括空纸箱、面包屑、塑料袋、塑料瓶、餐巾纸、海绵、橘子皮和过期药品。它将垃圾分类到可回收物、食物残渣、危险废物和其他废物的单独容器中
他们的系统在识别以前从未遇到过的各种垃圾物体方面实现了98.85%的分类准确率。这种成功的垃圾分类行为可以大大减少现实场景中的人力劳动，并为智能生活技术提供广泛的适用性
该领域的未来研究将侧重于增强机器人的智能化和自主实现
Future research in this area will focus on enhancing robotic embodied intelligence and autonomous implementation.
"In addition, by combining this sensor with brain-computer interface technology, tactile information collected by the sensor could be converted into neural signals acceptable to the human brain, re-empowering tactile perception capabilities for people with hand disabilities," said Zhu.
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