估計(jì)對(duì)象的物理屬性的能力對(duì)機(jī)器人至關(guān)重要，因?yàn)樗箼C(jī)器人可以更有效地與周圍環(huán)境進(jìn)行交互。近年來，許多機(jī)器人技術(shù)研究人員一直在專門嘗試開發(fā)技術(shù)，以使機(jī)器人能夠估計(jì)物體或表面的觸覺特性，從而最終為他們提供類似于人類觸摸感的技能。

基于先前的研究，馬修·普里(Matthew Purri)博士 羅格斯大學(xué)(Rutgers University)的計(jì)算機(jī)視覺和人工智能專業(yè)的學(xué)生最近開發(fā)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的模型，該模型可以通過分析表面圖像來估計(jì)表面的觸覺特性。Purri的新論文預(yù)先發(fā)表在arXiv上，由Rutgers電氣工程教授Kristin Dana監(jiān)督。

Purri告訴TechXplore：“我以前的研究涉及從衛(wèi)星圖像中進(jìn)行細(xì)粒度的材料分割。” “衛(wèi)星圖像序列以不同的視角和照明角度以及多光譜信息的形式提供了有關(guān)場景的大量物質(zhì)信息。我們從以前的工作中了解到有價(jià)值的多視點(diǎn)信息對(duì)于識(shí)別材料是多么重要，并且相信這些信息可以起到物理表面性質(zhì)估計(jì)問題的線索。”

Dana和Rutgers的其他研究人員以前曾嘗試開發(fā)一種技術(shù)，該技術(shù)可根據(jù)反射盤圖像來估計(jì)表面的摩擦系數(shù)。一種特定類型的圖像，顯??示多少表面或材料能夠反射輻射能。Purri在他的論文中著手進(jìn)一步開發(fā)此方法，以便可以從RGB圖像估計(jì)更多的物理屬性。

Purri解釋說：“這個(gè)新項(xiàng)目的目的是僅通過視覺信息來估計(jì)表面的眾多物理特性，例如摩擦和柔韌性。” “我們與SynTouch公司合作，該公司創(chuàng)建了一個(gè)名為Toccare的觸覺傳感器，該傳感器可測量表面的多種觸覺物理特性。在我們的arXiv論文中，我們探索了從單個(gè)圖像和多個(gè)圖像估計(jì)這些特性的可能性。 。”

Purri和Dana在研究中探索的另一個(gè)問題是，拍攝不同輸入圖像的角度是否會(huì)影響他們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)表面物理性質(zhì)的程度。但是，代替手動(dòng)選擇不同的視角，研究人員設(shè)計(jì)了一種模型，該模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)最佳視角組合以及理想的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。