機器人現(xiàn)在只需使用傳感器即可通過搖晃物體來計算物體的重量和柔軟度，而無需使用攝像頭或工具。

來自麻省理工學院、亞馬遜機器人公司和不列顛哥倫比亞大學的研究人員開發(fā)了一種方法，允許機器人通過輕輕搖晃物體來了解物體的重量、柔軟度或內容物。機器人可以使用內部傳感器在幾秒鐘內確定物體的質量，而無需攝像頭或外部工具。這種低成本技術在攝像機可能無法工作的環(huán)境中非常有用，例如在黑暗空間或災難恢復期間。

該方法的一個關鍵部分是對機器人和物體進行建模的仿真過程，使機器人能夠在交互過程中快速識別物體特征。該技術與更昂貴的計算機視覺方法一樣有效。它足夠強大，可以處理各種看不見的場景，使其成為各種機器人應用的多功能解決方案。

感應信號

研究人員的方法使用本體感覺，即感知運動或位置的能力，類似于人類感受啞鈴重量的方式。機器人可以通過其手臂關節(jié)感應物體的重量。當機器人舉起物體時，它會從其關節(jié)編碼器收集數(shù)據(jù)，這些編碼器會測量其關節(jié)的位置和速度，使該方法具有成本效益，而無需額外的傳感器，如觸摸或視覺跟蹤器。該系統(tǒng)使用兩種模型來計算機器人的運動和物體的行為。通過跟蹤機器人的運動并使用關節(jié)數(shù)據(jù)，該算法可以弄清楚物體的特性，例如在相同的力下，較重的物體如何比較輕的物體移動得更慢。

可微分模擬

該技術使用可微仿真來預測物體屬性（例如質量或柔軟度）的變化如何影響機器人的最終關節(jié)位置。研究人員希望將這項技術與計算機視覺相結合，以獲得更強大的多模態(tài)系統(tǒng)。他們還打算將其應用于更復雜的機器人系統(tǒng)，如軟機器人，并處理晃動液體或顆粒材料等物體。最終，他們設想了這項技術可以增強機器人學習，使機器人能夠發(fā)展新的作技能并快速適應不斷變化的環(huán)境。