In this paper, to address the sensitivity and durability trade-off of Vision-based Tactile Sensor (VTSs), we introduce a hyper-sensitive and high-fidelity VTS called HySenSe. We demonstrate that by solely changing one step during the fabrication of the gel layer of the GelSight sensor (as the most well-known VTS), we can substantially improve its sensitivity and durability. Our experimental results clearly demonstrate the outperformance of the HySenSe compared with a similar GelSight sensor in detecting textural details of various objects under identical experimental conditions and low interaction forces (<= 1.5 N).
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视觉的触觉传感器由于经济实惠的高分辨率摄像机和成功的计算机视觉技术而被出现为机器人触摸的有希望的方法。但是，它们的物理设计和他们提供的信息尚不符合真实应用的要求。我们提供了一种名为Insight的强大，柔软，低成本，视觉拇指大小的3D触觉传感器：它不断在其整个圆锥形感测表面上提供定向力分布图。围绕内部单眼相机构造，传感器仅在刚性框架上仅成型一层弹性体，以保证灵敏度，鲁棒性和软接触。此外，Insight是第一个使用准直器将光度立体声和结构光混合的系统来检测其易于更换柔性外壳的3D变形。通过将图像映射到3D接触力的空间分布（正常和剪切）的深神经网络推断力信息。洞察力在0.4毫米的总空间分辨率，力量幅度精度约为0.03 n，并且对于具有不同接触面积的多个不同触点，在0.03-2 n的范围内的5度大约5度的力方向精度。呈现的硬件和软件设计概念可以转移到各种机器人部件。
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触觉感应是执行灵巧操纵任务的机器人的基本能力。虽然相机，LIDAR和其他远程传感器可以在全球和立即评估场景，但触觉传感器可以减少它们的测量不确定性，并在往复对象和机器人之间获得局部物理交互的信息，这通常不能通过遥感。触觉传感器可以分为两个主要类别：电子触觉皮肤和基于相机的光学触觉传感器。前者是薄薄的并且可以安装在不同的身体部位上，而后者呈现更棱柱形状并具有更高的感测分辨率，具有良好的优势，可以用作机器人手指或指尖。这种光学触觉传感器之一是我们的Geltip传感器，其成形为手指，并且可以在其表面的任何位置感接触。这样，Geltip传感器能够从所有方向上检测触点，如人的手指。为了捕获这些触点，它使用安装在其基部的相机来跟踪覆盖其空心，刚性和透明体的不透明弹性体的变形。由于这种设计，配备盖施电流传感器的夹具能够同时监测其掌握内外的触点。使用该传感器进行的实验表明了触点是如何定位的，更重要的是，利用杂波中的Dexterous操纵任务中的全面触摸感测的优点，甚至可能是必要的，其中触点可能发生在手指的任何位置。可以在HTTPS://Danfergo.github.io/geltip/中找到制造Geltip传感器的所有材料
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In this study, to address the current high earlydetection miss rate of colorectal cancer (CRC) polyps, we explore the potentials of utilizing transfer learning and machine learning (ML) classifiers to precisely and sensitively classify the type of CRC polyps. Instead of using the common colonoscopic images, we applied three different ML algorithms on the 3D textural image outputs of a unique vision-based surface tactile sensor (VS-TS). To collect realistic textural images of CRC polyps for training the utilized ML classifiers and evaluating their performance, we first designed and additively manufactured 48 types of realistic polyp phantoms with different hardness, type, and textures. Next, the performance of the used three ML algorithms in classifying the type of fabricated polyps was quantitatively evaluated using various statistical metrics.
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软机器人是一个新兴领域，对需要与环境或人类的安全性和强大的互动的任务产生了有希望的结果，例如抓握，操纵和人机互动。软机器依赖于本质上兼容的部件，并且难以配备传统的刚性传感器，这些传统传感器会干扰其合规性。我们提出了一种高度灵活的触觉传感器，在低成本且易于制造，同时独立于14个出租车测量接触压力。传感器由压阻织物构成，用于高度敏感，连续的响应，以及来自定制设计的柔性印刷电路板，提供高的Taxel密度。从这些TaxLes，可以推断出与传感器的接触位置和强度。在本文中，我们解释了所提出的传感器的设计和制造，表征其输入输出关系，在装备到软机器人RBO手2的硅树脂基气动执行器时，评估其对遵守的影响，并证明传感器提供基于学习的携手对象识别的丰富和有用的反馈。
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可以测量接触物体的3D几何形状的基于视觉的触觉传感器对于机器人执行灵巧的操纵任务至关重要。但是，现有的传感器通常很复杂，可以制造和细腻以扩展。在这项工作中，我们从小地利用了半透明弹性体的反射特性来设计一种名为DTACT的强大，低成本且易于制作的触觉传感器。DTACT从捕获的触觉图像中所示的黑暗中精确测量了高分辨率3D几何形状，仅具有单个图像进行校准。与以前的传感器相反，在各种照明条件下，DTACT是可靠的。然后，我们构建了具有非平面接触表面的DTACT原型，并以最少的额外努力和成本。最后，我们执行了两项智能机器人任务，包括使用DTACT进行姿势估计和对象识别，其中DTACT在应用中显示出巨大的潜力。
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仿真广泛用于系统验证和大规模数据收集的机器人。然而，模拟传感器包括触觉传感器，这是一个长期存在的挑战。在本文中，我们提出了针对视觉触觉传感器的税法，逼真和高速仿真模型，Gelsight。凝胶传感器使用一块软弹性体作为接触的介质，并嵌入光学结构以捕获弹性体的变形，其在接触表面处施加的几何形状和力。我们提出了一种基于示例性的模拟eGelight方法：我们使用多项式查找表模拟对变形的光学响应。此表将变形几何形状映射到由嵌入式摄像机采样的像素强度。为了模拟由弹性体的表面拉伸引起的表面标记的运动，我们应用线性弹性变形理论和叠加原理。仿真模型校准，具有来自真实传感器的少于100个数据点。基于示例的方法使模型能够轻松地迁移到其他裸体传感器或其变化。据我们所知，我们的仿真框架是第一个包含从弹性体变形的标记运动场仿真以及光学仿真，创造了全面和计算的触觉模拟框架。实验表明，与现有工作相比，我们的光学仿真具有最低的像素 - 方面强度误差，并可以在线计算在线计算。我们的代码和补充材料在https://github.com/cmurobotouch/taxim开放。
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增加机器人触觉感应的性能使多功能，手动操纵能够。视觉的触觉传感器已被广泛使用，因为富有的触觉反馈已被证明与操作任务的性能增加相关。具有高分辨率的现有触觉传感器解决方案具有包括低精度，昂贵的组件或缺乏可扩展性的限制。在本文中，提出了具有用于3D传感器表面的高分辨率表面变形建模的廉价，可伸缩和紧凑的触觉传感器。通过测量来自Fisheye相机的图像，表明传感器可以通过使用深卷积神经网络成功地估计实时（1.8ms）的表面变形。该传感器在其设计和传感能力中表示通过高分辨率形状重建实现更好的对象的携手局部定位，分类和表面估计的重要一步。
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尽管有多样化的环境进展，但蛇机器人仍然远远落后于穿越大障碍物的复杂的3-D地形。这是由于缺乏对如何控制3-D体弯曲以推动地形特征来产生和控制推进的理解。生物学研究表明，总体蛇使用接触力传感来实时调整身体弯曲。然而，由于缺乏对其力传感器官如何工作的基本知识，研究蛇中的这种感觉调制的力量控制是挑战性的。在这里，我们采取了一种robophysics方法来进行进步，从开发一个能够使用接触力感测的3-D体弯曲的蛇机器人来实现，以实现系统的运动实验和力量测量。通过两个开发和测试迭代，我们创建了一个12段机器人，其中36个压电板传感器分布在所有段上，具有符合30 Hz的采样频率的符合壳体。机器人测量接触力，同时使用具有高可重复性的垂直弯曲来横穿大障碍，实现为提供系统实验的平台的目标。最后，考虑到压电传感器的粘弹性行为，我们探讨了基于模型的校准，这将为未来的研究有用。
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协作机器人将对家庭服务应用中的人类福利产生巨大影响，而高级制造业中的工业优势需要灵巧的组装。出色的挑战是为机器人指尖提供一种物理设计，使他们擅长执行需要高分辨率，校准形状重建和力传感的灵活任务。在这项工作中，我们提出了Densetact 2.0，这是一种能够可视化柔软指尖的变形表面并在神经网络中使用该图像来执行校准形状重建和6轴扳手估计的光学传感器。我们证明了用于形状重建的每个像素0.3633mm的传感器精度，0.410N的力量，扭矩为0.387mmnm，以及通过转移学习来校准新手指的能力，实现了可比性的性能，训练了四倍以上，只有12％以上数据集大小。
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彼此接触的任何两个物体都会仅仅是由于重力或机械接触而引起的力，例如机器人手臂抓住一个物体，甚至是我们膝关节处的两个骨头之间的接触。自然测量和监视这些接触力的能力允许从仓库管理（基于重量检测错误包装）到机器人技术（使机器人臂的抓地力与人类皮肤一样敏感）和医疗保健（膝关节植入物）的大量应用。设计一个无处不在的力传感器是充满挑战的，该传感器可自然地用于所有这些应用。首先，传感器应足够小，以适合狭窄的空间。接下来，我们不想铺设笨重的电缆来读取传感器的力值。最后，我们需要进行无电池设计以满足体内应用程序。我们开发了WiforCesticker，这是一种无线，无电池，类似贴纸的力传感器，可以在任何表面上都可以无处不在，例如所有仓库包装，机器人手臂和膝关节。 WiforCesticker首先设计一个$ 4 $ 〜mm〜 $ \ $ \ times $〜$〜$ 2 $ 〜mm〜 $ \ $ \ times $〜$〜$〜$ 0.4 $〜毫米电容传感器设计，配备了$ 10 $〜$〜$〜$〜$〜$〜$〜$ 〜mm〜mm 〜mm 〜mm 〜mm在灵活的PCB基材上设计。其次，它引入了一种新的机制，可以通过将传感器与COTS RFID系统插入传感器，从而无线读取器无线读取器可以通过无线读取器读取力信息。该传感器可以在多个测试环境中检测到$ 0 $ -6 $ 〜n的力量，感应精度为$ <0.5 $ 〜n，并在传感器上使用超过10,000美元的$ 10,000 $变化的力级按下。我们还通过设计传感器展示了两个应用程序案例研究，称量仓库包和骨接头施加的传感力。
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尽管已显示触觉皮肤可用于检测机器人臂及其环境之间的碰撞，但并未广泛用于改善机器人抓握和手持操作。我们提出了一种新型的传感器设计，用于覆盖现有的多指机器人手。我们在台式实验中使用织物和抗静态泡沫底物分析了四种不同的压电材料的性能。我们发现，尽管压电泡沫被设计为包装材料，而不是用作传感底物，但它的性能与专门为此目的设计的织物相当。尽管这些结果证明了压电泡沫对触觉传感应用的潜力，但它们并未完全表征这些传感器在机器人操作中使用的功效。因此，我们使用低密度泡沫底物来开发可扩展的触觉皮肤，该皮肤可以连接到机器人手的手掌上。我们使用该传感器展示了几项机器人操纵任务，以显示其可靠地检测和本地化接触的能力，并在掌握和运输任务期间分析接触模式。我们的项目网站提供了有关传感器开发和分析中使用的所有材料，软件和数据的详细信息：https：//sites.google.com/gcloud.utah.edu/piezoresistive-tactile-sensing/。
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深度学习与高分辨率的触觉传感相结合可能导致高度强大的灵巧机器人。但是，由于专业设备和专业知识，进度很慢。数字触觉传感器可使用Gelsight型传感器提供低成本的高分辨率触摸。在这里，我们将数字定制为基于柔软仿生光学触觉传感器的Tactip家族具有3D打印的传感表面。 Digit-Tactip（Digitac）可以在这些不同的触觉传感器类型之间进行直接比较。为了进行此比较，我们引入了一个触觉机器人系统，该机器人系统包括桌面臂，坐骑和3D打印的测试对象。我们将触觉伺服器控制与Posenet深度学习模型一起比较数字，Digitac和Tactip，以在3D形状上进行边缘和表面跟随。这三个传感器在姿势预测上的性能类似，但是它们的构造导致伺服控制的性能不同，为研究人员选择或创新触觉传感器提供了指导。复制此研究的所有硬件和软件将公开发布。
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触摸感在使人类能够理解和与周围环境互动方面发挥着关键作用。对于机器人，触觉感应也是不可替代的。在与物体交互时，触觉传感器为机器人提供了理解物体的有用信息，例如分布式压力，温度，振动和纹理。在机器人抓住期间，视力通常由其最终效应器封闭，而触觉感应可以测量视觉无法访问的区域。在过去的几十年中，已经为机器人开发了许多触觉传感器，并用于不同的机器人任务。在本章中，我们专注于使用触觉对机器人抓握的触觉，并研究近期对物质性质的触觉趋势。我们首先讨论了术语，即形状，姿势和材料特性对三个重要的物体特性的触觉感知。然后，我们通过触觉感应审查抓握稳定性预测的最新发展。在这些作品中，我们确定了在机器人抓握中协调视觉和触觉感应的要求。为了证明使用触觉传感来提高视觉感知，介绍了我们最近的抗议重建触觉触觉感知的发展。在所提出的框架中，首先利用相机视觉的大型接收领域以便快速搜索含有裂缝的候选区域，然后使用高分辨率光学触觉传感器来检查这些候选区域并重建精制的裂缝形状。实验表明，我们所提出的方法可以实现0.82mm至0.24mm的平均距离误差的显着降低，以便重建。最后，我们在讨论了对机器人任务中施加触觉感应的公开问题和未来方向的讨论。
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我们使用嵌入式音频组件为软气动执行器创建虚拟2D触觉阵列。我们检测到声音调制的特定接触特定变化以推断触觉信息。我们评估不同的声音表示和学习方法，甚至可以检测到较小的接触变化。我们以pneflex执行器的示例演示了声学触觉传感器阵列，并使用盲文显示器单独控制29x4销与执行器的90x10 mm棕榈表面的接触。评估空间分辨率，声传感器以X和Y方向将边缘定位在X和Y方向上，其根平方回归误差分别为1.67 mm和0.0 mm。甚至具有高度精度测量的单个盲文销的光接触。最后，我们通过成功阅读单个显示单元格的26个字母来证明传感器对复杂接触形状的敏感性，分类速率为88％。
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在各种地形上进行运动的能力对于腿部机器人至关重要。但是，机器人必须更好地了解其在不同地形上进行强大运动的表面。动物和人类能够在脚上的触觉感觉的帮助下识别表面。虽然，腿部机器人的脚触觉感觉并没有得到太多探索。本文介绍了针对触觉脚（TSF）的新型四足机器人Dogtouch的研究。 TSF允许使用触觉传感器和卷积神经网络（CNN）识别不同的表面纹理。实验结果表明，我们训练有素的基于CNN的模型的足够验证精度为74.37 \％，对线模式的90 \％\％的识别最高。将来，我们计划通过呈现各种模式深度的表面样本并应用高级深度学习和浅层学习模型来改善预测模型。此外，我们提出了一种新颖的方法，用于导航四倍和腿部机器人。我们可以安排触觉铺路纹理表面（类似于盲人或视障人士）。因此，只需识别将指示直路，左或右转弯，行人穿越，道路等的特定触觉图案，就可以在未知环境中进行运动，无论光线如何，都可以允许强大的导航。配备了视觉和触觉感知系统的未来四足机器人将能够在非结构化的室内和室外环境中安全，智能地导航和交互。
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软机器人抓手具有许多优势，可以解决动态空中抓握方面的挑战。最近展示的用于空中抓握的典型多指的软握把高度依赖于成功抓握的目标对象的方向。这项研究通过开发一种用于自主空气操纵的全向系统来推动动态空中抓地力的边界。特别是，该论文研究了一种新型，高度集成，模块化，传感器富含通用的握把的设计，制造和实验验证，专为空中应用而设计。提出的抓手利用粒子堵塞和软颗粒材料的最新发展产生了强大的握持力，同时非常轻巧，节能，并且只需要低激活力。我们表明，通过在膜的硅硅混合物中添加添加剂，可以将持有力提高多达50％。实验表明，即使没有几何互锁，我们的轻质抓地力也可以以低至2.5n的激活力发育高达15n的持有力。最后，通过将抓地力安装到多旋风的情况下，在实际条件下执行了一个选择和释放任务。开发的空中抓握系统具有许多有用的属性，例如对碰撞的弹性和鲁棒性以及将无人机与环境脱离的固有的被动合规性。
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高分辨率光触觉传感器越来越多地用于机器人学习环境中，因为它们能够捕获与试剂环境相互作用直接相关的大量数据。但是，由于触觉机器人平台的高成本，专业的仿真软件以及在不同传感器之间缺乏通用性的模拟方法，因此在该领域的研究障碍很高。在这封信中，我们将触觉健身房的模拟器扩展到两种最受欢迎的类型类型的三个新的光学触觉传感器（Tactip，Digit和Digitac），分别是Gelsight Style（基于图像遮蔽）和Tactip Style（基于标记）。我们证明，尽管实际触觉图像之间存在显着差异，但可以与这三个不同的传感器一起使用单个SIM到实现的方法，以实现强大的现实性能。此外，我们通过将其调整为廉价的4道机器人组来降低对拟议任务的进入障碍，从而进一步使该基准的传播。我们在三个需要触摸感的身体相互交互的任务上验证了扩展环境：对象推动，边缘跟随和表面跟随。我们实验验证的结果突出了这些传感器之间的一些差异，这可能有助于未来的研究人员选择并自定义触觉传感器的物理特征，以进行不同的操纵场景。
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人们经常通过双手施加压力来与周围环境互动。虽然可以通过在手和环境之间放置压力传感器来测量手动压力，但这样做可以改变接触力学，干扰人类触觉感知，需要昂贵的传感器，并且对大型环境的扩展很差。我们探索使用常规的RGB摄像头推断手动压力的可能性，从而使机器对无爆炸的手和表面的手动压力感知。中心洞察力是，通过手的施加压力会导致内容丰富的外观变化。手共有生物力学特性，从而产生相似的可观察现象，例如软组织变形，血液分布，手姿势和铸造阴影。我们收集了36位参与者的视频，这些参与者具有不同的肤色，向仪器的平面表面施加压力。然后，我们训练了一个深层模型（压力visionnet），以从单个RGB图像中推断出压力图像。我们的模型会在培训数据外降低给参与者的压力，并且表现优于基准。我们还表明，我们的模型的输出取决于手的外观，并在接触区域附近投射阴影。总体而言，我们的结果表明，可以使用以前未观察到的人手的出现来准确推断施加压力。数据，代码和模型可在线提供。
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构建复杂三维（3D）塑料部件上的精确微纳米金属图案允许制造用于先进应用的功能装置。但是，这种图案目前是昂贵的，需要具有长制造时间的复杂过程。本作者演示了一种用任意复杂的形状制造微纳米3D金属塑料复合结构的方法。在这种方法中，修饰光固化树脂以制备能够允许随后的化学镀（ELP）的活性前体。新开发了一种多材料数字光处理3D打印机，以使含有由标准树脂或彼此嵌套的标准树脂或有源前体树脂制成的区域的部件的制造。这些部件的选择性3D ELP处理提供了各种金属塑料复合部件，其具有复杂的中空微纳米结构，其尺寸小于40μm的尺寸规模特定的拓扑关系。使用这种技术，可以通过传统方法制造的3D金属拓扑，并且可以在塑料部件内产生金属图案作为进一步小型化电子设备的装置。所提出的方法还可以产生具有改善金属粘附到塑料基材的金属涂层。基于该技术，设计并制造了由不同功能性非金属材料和特定金属图案组成的几种传感器。本结果证明了该方法的可行性，并提出了智能3D微纳米电子，3D可穿戴设备，微/纳米传感器和医疗保健领域的潜在应用。
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