研究人员开发了一种机器人传感器，它结合了人工智能技术，以大约两倍于大多数人类读者的速度阅读盲文。
来自剑桥大学的研究团队使用机器学习算法来教机器人传感器快速滑动盲文。
该机器人能够以每分钟315个单词的速度阅读盲文，准确率接近90%。
虽然机器人盲文阅读器不是作为辅助技术开发的，但研究人员表示，阅读盲文所需的高灵敏度使其成为开发具有与人类指尖相当灵敏度的机器人手或假肢的理想测试。
研究结果发表在《IEEE机器人与自动化通讯》杂志上。
人类的指尖非常敏感，可以帮助我们收集周围世界的信息。我们的指尖可以检测到材料纹理的微小变化，或者帮助我们知道在抓取物体时应该用多大的力:例如，拿起一个鸡蛋而不打破它，或者拿起一个保龄球而不让它掉下来。
在机械人手中以一种节能的方式再现这种灵敏度是一项巨大的工程挑战。
在剑桥大学工程系饭田文宫教授的实验室里，研究人员正在开发解决这一问题的方法，以及其他人类觉得容易、但机器人觉得困难的技能。
“人类指尖的柔软是我们能够用适当的压力抓住东西的原因之一，”剑桥大学工程系的帕特波特尔说，他是彭布罗克学院的本科生，也是该论文的第一作者。
“对于机器人来说，柔软度是一个有用的特征，但你也需要大量的传感器信息，同时拥有这两者是很棘手的，尤其是在处理柔性或可变形的表面时。”
盲文是机器人“指尖”的理想测试，因为阅读它需要很高的灵敏度，因为每个代表字母模式的点是如此接近。
研究人员使用一种现成的传感器来开发一种机器人盲文阅读器，它能更准确地复制人类的阅读行为。
同样来自工程系的合著者大卫·哈德曼说:“目前有机器人盲文阅读器，但它们一次只能读一个字母，这与人类的阅读方式不同。”
“现有的机器人盲文阅读器以一种静态的方式工作:它们触摸一个字母模式，阅读它，从表面拉起，移动到下一个字母模式，等等。我们想要的是更现实、更高效的东西。”
研究人员使用的机器人传感器在其“指尖”上安装了一个摄像头，并结合摄像头和传感器的信息进行读取。
帕特波特尔说:“这对机器人专家来说是一个难题，因为要消除运动模糊需要进行大量的图像处理，这既耗时又耗能。”
该团队开发了机器学习算法，这样机器人阅读器就能在传感器试图识别字母之前“去模糊”图像。
他们在一组清晰的盲文图像上训练算法，并应用了假模糊。
在算法学会去模糊字母后，他们使用计算机视觉模型来检测和分类每个字符。
一旦算法被整合进去，研究人员就会让他们的阅读器沿着一排排盲文快速滑动。
机器人盲文阅读器每分钟可以阅读315个单词，准确率为87%，是人类盲文阅读器速度和准确率的两倍。
哈德曼说:“考虑到我们使用假模糊训练算法，它在阅读盲文时的准确性令人惊讶。”
“我们在速度和准确性之间找到了一个很好的平衡点，人类读者也是如此。”
帕特波特尔说:“盲文阅读速度是测量触觉传感系统动态性能的好方法，所以我们的发现可以适用于盲文以外的应用，比如检测表面纹理或机器人操作中的滑动。”
未来，研究人员希望将这项技术扩展到人形手或皮肤的大小。
作者：剑桥大学
链接：https://www.sciencedaily.com/releases/2024/01/240129122413.htm
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