Искусственный кончик пальца дает роботам почти человеческие прикосновения
Кожа, напечатанная на 3D-принтере, реагирует на текстуру и форму, как наша кожа
- 6 апреля 2022 года.
- 1: 01 А.М.
- Элизабет Пенниси
Роботы могут быть запрограммированы на подъем автомобиля и даже на помощь в выполнении некоторых операций, но когда дело доходит до подъема объекта, которого они раньше не касались, например яйца, они часто терпят неудачу. Теперь инженеры придумали искусственный кончик пальца, преодолевающий это ограничение. Прогресс позволяет машинам ощущать текстуры этих поверхностей так же, как это делает кончик человеческого пальца.
Исследователи «сближают области естественного и искусственного прикосновения… необходимый шаг для улучшения роботизированного прикосновения», — говорит Мандаям Сринивасан, исследователь прикосновений из Университетского колледжа Лондона, который не участвовал в работе.
Инженеры давно стремились сделать роботов такими же ловкими, как люди. Один из подходов предполагает оснащение их искусственными нервами. Но «текущее состояние осязания роботов, как правило, намного уступает человеческим тактильным способностям», — говорит Шринивасан.
Поэтому, когда в 2009 году исследователи из Бристольского университета приступили к разработке искусственного кончика пальца, они использовали человеческую кожу в качестве ориентира. Их первый кончик пальца, собранный вручную, был размером с банку газировки. К 2018 году они перешли на 3D-печать. Это позволило сделать наконечник и все его компоненты размером с большой палец ноги взрослого человека и более легко создать ряд слоев, приближающихся к многослойной структуре кожи человека. Совсем недавно ученые внедрили нейронные сети в кончик пальца, который они назвали TacTip. Нейронные сети помогают роботу быстро обрабатывать то, что он чувствует, и реагировать соответствующим образом — похоже, так же, как настоящий палец.
На кончиках наших пальцев слой нервных окончаний деформируется, когда кожа соприкасается с объектом и сообщает мозгу, что происходит. Эти нервы посылают «быстрые» сигналы, чтобы помочь нам не уронить что-либо, и «медленные» сигналы, чтобы передать форму объекта.
Эквивалентные сигналы TacTip поступают от массива булавкообразных выступов под резиновым поверхностным слоем, которые двигаются при прикосновении к поверхности. Штифты массива похожи на щетинки расчески: жесткие, но гибкие. Под этим массивом, среди прочего, находится камера, которая определяет, когда и как двигаются штифты. Величина изгиба контактов обеспечивает медленный сигнал, а скорость изгиба обеспечивает быстрый сигнал. Нейронная сеть переводит эти сигналы в действия кончика пальца, заставляя его, например, сильнее сжимать или регулировать угол наклона кончика пальца.
«Наше осязание во многом определяется механикой [кожи]», — говорит Слиман Бенсмайя, нейробиолог из Чикагского университета, изучающий нейронную основу осязания. «Что делает этот подход, так это действительно решает эту проблему».
В новой работе инженер Бристольского университета Натан Лепора и его коллеги испытали искусственный наконечник, проверяя его так же, как исследователи оценивают осязание человека. Они измеряли выходной сигнал камеры, когда кончик пальца касался материалов, похожих на вельвет, которые имели зазоры и выступы разной высоты и плотности. Мало того, что искусственный кончик пальца мог обнаруживать промежутки и выступы, его выходной сигнал точно соответствовал паттернам нейронных сигналов кончиков пальцев человека, проходящих те же тесты, сообщает команда сегодня в Journal of the Royal Society Interface.
Однако искусственный кончик пальца был не таким чувствительным, как настоящий Маккой. Человек может обнаружить щель размером с грифель карандаша, тогда как TacTip нужно, чтобы она была в два раза шире, чтобы заметить ее, отмечает Лепора. Но он считает, что разрешение улучшится, как только он и его коллеги разработают более тонкую внешнюю поверхность.
Во втором проекте команда Лепоры добавила в TacTip дополнительные контакты и микрофон. Микрофон имитирует другой набор нервных окончаний глубоко внутри нашей кожи, которые воспринимают вибрации, ощущаемые, когда мы проводим пальцами по поверхности. Эти нервные окончания усиливают нашу способность чувствовать шероховатость поверхности.
То же самое произошло и с микрофоном, когда исследователи проверили способность кончика пальца различать 13 тканей. Опять же, сигналы от микрофона и камеры имитировали сигналы, записанные от человеческих пальцев во время этого теста, отмечает Лепора.
Исследования произвели впечатление на Левента Бекера, инженера-механика из Университета Коч, который работает над носимыми датчиками. «Роботизированная рука [теперь] может воспринимать информацию о давлении и текстуре подобно человеческому пальцу», — говорит он.
«Это очень интересный подход, который я не думаю, что кто-то другой использовал», — добавляет Бенсмайя. “Это очень круто.” Однако сигналы от искусственных и естественных кончиков пальцев не совсем одинаковы, так как передача сигналов в настоящей коже более интенсивна. «Это лишь умеренно похоже на кожу».
Тем не менее, Бенсмайя считает, что этот кончик пальца может помочь роботам обнаруживать, поднимать и манипулировать объектами. По его словам, деформируемый резиновый кончик пальца должен дать бионической руке ногу — или руку — на существующих устройствах с жесткими металлическими пальцами рук и ног.
Сегодняшние роботы должны быть точно запрограммированы, чтобы прикрепить конкретную деталь автомобиля, и им, как и протезам руки, трудно удерживать твердые предметы, такие как ручка или зубная щетка. По словам Лепора, кончики пальцев, такие как TacTip, могут позволить роботам и протезам манипулировать объектами всех форм и размеров без такого программирования. Но Бенсмайя отмечает, что «неясно, до какой степени его можно миниатюризировать».
Lepora надеется, что TacTip уменьшится. Камеры и микрофоны постоянно становятся меньше, а улучшенные технологии 3D-печати позволяют создавать более тонкие слои. И он, и Бенсмайя считают, что такие устройства меньшего размера могут еще больше приблизиться к человеческому «ощущению», потому что они смогут обнаруживать более тонкие текстуры и, следовательно, будут более ловкими.
И на базовом уровне это исследование помогает выяснить, как осязание работает у людей, — говорит Роберт Шеперд, материаловед из Корнельского университета. Лепора и его коллеги в основном выяснили, как нервные окончания кожи передают то, что они чувствуют, чтобы заставить пальцы поймать мяч, проскальзывающий сквозь наши пальцы, или поднять журавлика-оригами, не раздавив его (как в видео выше), говорит он. «Такие люди, как я и другие, должны быть более осведомлены об этом».
Исследователи работают над созданием осязания в протезах конечностей
Исследователь Ли Фишер (слева) работает над объединением протезов конечностей с нервной системой. Пэт Бейн (справа) говорит, что прототип частично восстановил ее осязание: «Я знаю, что там нет руки, но я ее чувствую». Т. Бетлер/UPMC/Pitt Health Sciences скрыть заголовок
Исследователь Ли Фишер (слева) работает над объединением протезов конечностей с нервной системой. Пэт Бейн (справа) говорит, что прототип частично восстановил ее осязание: «Я знаю, что там нет руки, но я ее чувствую».
Т. Бетлер/UPMC/Pitt Health Sciences
Команда из Университета Питтсбурга пытается создать протезы конечностей, которые будут работать так же, как у человека. Star Wars фильм.
После того, как Люк Скайуокер потерял руку в бою на световых мечах, «ему дали эту новую руку, и нельзя сказать, что она не его собственная», — говорит инженер-биомедик Ли Фишер.
Люк даже говорит «ой», когда медицинский дроид тыкает в его протез пальца.
«Наша долгосрочная цель, — говорит Фишер, — восстановить сенсорную обратную связь от отсутствующей конечности».
Человеческий мозг полагается на постоянный поток тактильной информации для выполнения основных задач, таких как удерживание чашки кофе. Тем не менее, некоторые из наиболее совершенных моторизованных конечностей, в том числе те, которые управляются исключительно мыслями человека, не обеспечивают такой обратной связи. В результате даже самые современные протезы часто могут разочаровать своих пользователей.
Фишер — один из более чем 80 ученых, сотрудников и стажеров реабилитационных лабораторий нейронной инженерии университета, которые работают над тем, чтобы добавить ощущение прикосновения к протезам. Цель состоит в том, чтобы оснастить искусственные руки и ноги датчиками, связанными с собственной нервной системой человека.
Лаборатория Фишера, например, связывает протезы рук и ног с устройством, имплантированным в позвоночник человека.
«По сути, это похоже на лапшу для спагетти», — говорит он. «Их можно вводить через иглу, так что это довольно малоинвазивный процесс».
Изначально устройство было разработано для облегчения хронической боли путем подачи электрических импульсов в спинной мозг. Но лаборатория Фишера использует его для передачи информации от датчиков на протез руки или ноги.
Хитрость заключается в том, чтобы стимулировать те же самые нервные волокна, которые когда-то были связаны с собственной конечностью человека, говорит Фишер. Это требует некоторых проб и ошибок.
«Первое, что мы делаем, — это просто пытаемся понять: «Как ощущалась стимуляция?», — говорит он. «Можем ли мы создать ощущение, будто оно исходит от их отсутствующей руки или от их отсутствующей ноги? Можем ли мы изменить его интенсивность?»
«Руки там нет, но я ее чувствую»
Исследование четырех человек предполагает, что да. Пэт Бейн, участница, которой ампутировали правую руку, чтобы остановить инфекцию, описывает ощущения от стимуляции в видеоролике, снятом университетом: «Я знаю, что там нет руки, но я ее чувствую», — говорит она. «Они могут заставить мою ладонь чувствовать себя так, как будто это моя ладонь. Это довольно интересно».
Участники также сообщают, что стимуляция снижает восприятие боли, исходящей от отсутствующей конечности — распространенной проблемы после ампутации.
Команда Фишера теперь также работает над использованием спинальных имплантатов для обеспечения сенсорной обратной связи от искусственных ног и ступней.
По словам Фишера, это дополнение может сделать эти протезы более полезными, потому что мы полагаемся на постоянную обратную связь от наших ног, чтобы оставаться в вертикальном положении. «По сути, мы похожи на перевернутый маятник, который нужно постоянно двигать, чтобы сохранять равновесие», — говорит он.
Предварительные результаты показывают, что обратная связь помогла как минимум одному человеку, использующему протез стопы.
«Мы увидели улучшения в ее контроле равновесия во время стояния, ее стабильности при ходьбе, а также, возможно, некоторые улучшения в ее уверенности в себе», — говорит Фишер.
Обращение только с умом
Парализованным людям также могут быть полезны искусственные конечности с осязанием, говорит Дженнифер Коллинджер, доцент кафедры физической медицины и реабилитации университета.
В течение нескольких лет группа из Питтсбурга работала с парализованными добровольцами, которые научились управлять роботизированной рукой, используя только свои мысли.
По словам Коллинджера, цель состоит в том, чтобы разработать технологию, которая позволила бы им быть более независимыми. «К чему мы движемся, так это к тому, чтобы иметь возможность прокормить себя, приготовить еду, одеться», — говорит она.
Но такие задачи будут трудными, если человеку придется полагаться исключительно на свои глаза, чтобы знать, что делает роботизированная рука. Поэтому ученые из Питтсбурга добавляют такие же сенсорные датчики, которые они используют для улучшения протезов рук. Но в этом случае сенсорная информация доставляется непосредственно в мозг, а не через позвоночник.
Исследование одного человека показало, что осязание имеет большое значение, говорит Роберт Гонт, инженер-биомедик.
«Это вдвое сокращает время, необходимое человеку, чтобы брать предметы и перемещать их», — говорит он. А в некоторых случаях человек выполнял задачу почти так же быстро, как и здоровые люди.
Пока что ученые могут предложить людям, использующим протезы конечностей, только самое базовое осязание.
По словам Гаунта, обратной связи достаточно, чтобы узнать, когда нога перенесла на нее вес или рука натолкнулась на объект. Но пользователи часто описывают ощущение как вибрацию, жужжание, покалывание или давление.
«Информация, которую мы можем предоставить, определенно не является идеальной заменой того, что они потеряли», — говорит Фишер.
По словам Гаунта, информация будет улучшаться по мере появления новых датчиков и поиска более эффективных способов подключения их к нервной системе человека. Но в ближайшее время он не будет соответствовать чувствительности протеза руки Люка Скайуокера.
«Наша способность различать различные типы объектов, текстур, поверхностей — сложная проблема, — говорит Гонт. Однако он надеется, что это не недостижимо.
потоковый
Служба потоковой передачи Oracle Cloud Infrastructure (OCI) — это бессерверная, совместимая с Apache Kafka платформа потоковой передачи событий в режиме реального времени для разработчиков и специалистов по данным. Потоковая передача тесно интегрирована с OCI, базой данных, GoldenGate и Integration Cloud. Сервис также предоставляет готовые интеграции для сотен сторонних продуктов в таких категориях, как DevOps, базы данных, большие данные и приложения SaaS.
Знакомство со стримингом (4:48)
Кафка и потоковая передача событий
Бессерверная инфраструктура
Эластичная и масштабируемая платформа
Инженеры данных могут легко настраивать конвейеры больших данных и управлять ими. Oracle берет на себя всю инфраструктуру и управление платформой для потоковой передачи событий, включая выделение ресурсов, масштабирование и установку исправлений безопасности.
Развертывание потоковых приложений в масштабе
С помощью групп потребителей Streaming может обеспечить управление состоянием для тысяч потребителей. Это помогает разработчикам легко создавать масштабируемые приложения.
Интеграция с облачной инфраструктурой Oracle
Нативные интеграции с сервисами Oracle Cloud Infrastructure включают в себя хранилище объектов для долгосрочного хранения, мониторинг для наблюдения, диспетчер ресурсов для масштабного развертывания и тегирование для упрощения отслеживания затрат и управления учетными записями.
Kafka Connect Harness
Kafka Connect Harness обеспечивает готовую интеграцию с сотнями источников и приемников данных, включая GoldenGate, Integration Cloud, базу данных и совместимые сторонние предложения.
Основанный на открытых стандартах
Совместимость с Apache Kafka с открытым исходным кодом
Запускайте программное обеспечение с открытым исходным кодом как службу, управляемую Oracle. Совместимость Streaming с Kafka значительно уменьшает привязку к поставщику и помогает клиентам легко внедрять гибридные и многооблачные архитектуры.
Выбор API
Разработчики могут гибко использовать API-интерфейсы Apache Kafka или собственные API-интерфейсы потоковой передачи Oracle Cloud, которые доступны в таких SDK, как Python, Java, Typescript и Go.
Легкий переход для реализации Kafka
Клиенты с существующими реализациями Kafka, развернутыми локально или в других облаках, могут легко перейти на потоковую передачу, изменив несколько параметров конфигурации.
Безопасность и надежность
Шифрование и конфиденциальность
В целях безопасности сервис обеспечивает шифрование данных как при передаче, так и при хранении. Потоковая передача интегрирована с управлением идентификацией и доступом (IAM) для детального управления доступом, а также с частными конечными точками и хранилищем (KMS) для конфиденциальности данных.
Отказоустойчивость и SLA
Служба использует синхронную репликацию данных между географически распределенными доменами доступности для обеспечения отказоустойчивости и надежности. Потоковая передача поддерживается соглашением об уровне обслуживания на уровне 99.95 %. Oracle предоставит кредиты за любые нарушения этого SLA.
Стабильная производительность
Потоковая передача обеспечивает изоляцию данных на уровне аренды и устраняет проблемы с производительностью «шумных соседей» независимо от масштаба и использования.
Лучшие в отрасли цены
Оплата по мере использования
Клиенты платят только за то, что используют, что делает сервис привлекательным для рабочих нагрузок с большими пиками использования.
Простая модель ценообразования
Клиенты платят только за пропускную способность и хранилище, без авансовых платежей или штрафов за досрочное прекращение.
Бесплатный перенос данных
В отличие от других поставщиков общедоступных облаков, Oracle не взимает никаких дополнительных сборов за перемещение данных из потоковой передачи в другие службы Oracle Cloud Infrastructure.
Успехи клиентов в области потоковой передачи
Клиенты используют потоковую передачу в качестве высокоскоростной асинхронной шины сообщений для связи между своими микросервисами. Совместимость службы с API-интерфейсами Kafka позволяет клиентам взаимодействовать с сотнями собственных и сторонних инструментов с помощью платформы Kafka Connect.
Варианты использования потоковой передачи
Шина сообщений с высокой пропускной способностью
Служба потоковой передачи идеально подходит для микросервисов и других приложений, требующих высокой пропускной способности/малой задержки перемещения данных и строгих гарантий порядка.
Механизм аналитики в реальном времени
Передавайте масштабные данные с веб-сайтов или мобильных приложений в хранилище данных, систему мониторинга или механизм аналитики. Действия в режиме реального времени помогают разработчикам принять меры до того, как данные устареют.
Интеграция с Oracle Database и приложениями SaaS
Используйте потоковую передачу для получения журналов приложений и инфраструктуры из приложений Oracle SaaS, таких как журналы E-Business Suite, PeopleSoft и Change Data Capture (CDC) из базы данных Oracle. Используйте коннекторы Kafka Streaming для Oracle Integration Cloud, а затем передавайте их в нижестоящие системы, такие как Object Storage, для долгосрочного хранения.
Аналитика данных в движении для потоковых данных
OCI Streaming напрямую интегрируется с OCI GoldenGate Stream Analytics, OCI GoldenGate и Oracle GoldenGate для приема управляемых событиями потоковых сообщений Kafka и публикации дополненных и преобразованных сообщений. OCI GoldenGate Stream Analytics — это законченное приложение, которое моделирует, обрабатывает, анализирует и действует в режиме реального времени, исходя из бизнес-транзакций, загрузки хранилищ данных или данных в движении. Пользователи легко создают конвейеры данных без кода. Обработка обнаруживает выбросы и аномалии, применяет информацию из моделей машинного обучения, а затем выдает предупреждения или автоматически выполняет следующее оптимальное действие.
Стоимость потоковой передачи OCI
Клиенты платят только за пропускную способность данных и потребление хранилища. Oracle не взимает дополнительную плату за перемещение данных из потоковой службы в другие службы Oracle Cloud Infrastructure.
