每年,垃圾公司筛选出大约6800万吨的回收物,相当于超过3000万辆汽车的重量。这个过程中的关键发生在快速移动的传送带上,工人须将物品分类为纸张、塑料和玻璃等类别。这些工作枯燥、肮脏、通常也并不。
MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)与耶鲁大学合作,开发了一种系统“RoCycle”,可以检测物体是纸张、金属还是塑料。
RoCycle包括一个柔软的Teflon手,在指尖上使用触觉传感器来检测物体的大小和刚度。与任何机械臂兼容,RoCycle被发现在静止时检测材料的准确度为85%,在实际模拟输送带上准确率为63%。 RoCycle可以检测物体半径精度在30%以内,并以78%的准确度告诉“硬”和“软”物体之间的区别。
Teflon手也几乎全防刺穿:它可以被一个尖锐的盖子刮掉并被针刺穿超过20次,结构损坏。
“我们机器人的感应皮肤提供触觉反馈,使其可以区分各种物体,从硬的到柔的,”麻省理工学院教授Daniela Rus说,他是一份相关论文的作者, “仅凭计算机视觉无法解决机器人类感知的问题,因此触觉输入至关重要。”
“如果像RoCycle这样的系统可以大规模部署,我们能获得单流回收的便利,同时降低多流回收的污染率,”博士生Lillian Chin说。
声明:本文章来源于工业仪表与自动化装置,如若侵权,请联系作者删除。