缺乏通用、易獲取且易于定制的觸覺傳感器，導致在通用機器人操作中出現(xiàn)了針對特定傳感器的零散解決方案

來自紐約大學的科研人員，在 E-flesh 項目中合作，正在彌合力感知和傳感器缺失的機器人應用與感知抓取器、手和腳之間的差距。有趣的是，你可以輕松地自制傳感器：你需要一個業(yè)余 3D 打印機、小型的現(xiàn)成磁鐵和一個磁力計電路板。

從 E-flesh 網(wǎng)站 ：

傳感器由鋪砌的參數(shù)化切割單元微結(jié)構(gòu)構(gòu)成，這允許調(diào)整傳感器的幾何形狀及其機械響應。為了支持廣泛的可訪問性，我們提供了一個開源設(shè)計工具，將簡單的凸 OBJ/STL 文件轉(zhuǎn)換為可用于制造的 3D 打印 STL 文件。這種模塊化設(shè)計框架使用戶能夠為機器人手、夾持器、四足腳等創(chuàng)建特定應用的傳感器，并輕松調(diào)整靈敏度以滿足不同任務(wù)的需求。

我們的傳感器特性化實驗展示了 eFlesh 的精度：接觸定位精度為 0.5 毫米，沿 z 軸的力預測誤差為 0.27 牛，在 x/y 平面上的力預測誤差為 0.12 牛。我們還提出了一種基于學習的滑移檢測模型，該模型對未見過的物體具有 95%的準確率，以及視覺觸覺控制策略，這些策略在僅使用視覺的基線相比上提高了 40%的操作性能——在需要亞毫米精度才能成功完成的精確任務(wù)（如插頭插入和信用卡刷卡）中實現(xiàn)了 90%的成功率。所有設(shè)計文件、代碼、訓練模型以及 CAD 到 eFlesh STL 轉(zhuǎn)換工具都是公開提供的，以促進可訪問性并鼓勵廣泛采用。