新研发的机器微手指可让科学家亲身感知来自微小物体的运动

新研发的机器微手指可让科学家亲身感知来自微小物体的运动其中五个传感器被整合到一个设备中，搭建出一个具有柔软、灵活手指的机器人手，每个手指内都有一个类似气球的气动驱动器，以及一个液态金属应变仪。用户在自己的手指上佩戴特殊的传感器，测量他们手指弯曲运动的速度、程度和方向。这些数据会实时转发到相应的微指上，使它们相应地弯曲。如果它们压向一个物体，应变片就会测量该物体的力量。一张图说明了微指如何被用来测量球鼠妇腿部的反作用力在对该技术的测试中，微指被用来测量一只活的球鼠妇（即我们小时候玩的西瓜虫）的腿的反作用力，这只虫被一个抽吸工具倒扣着，测量到它的腿力约为10毫牛顿，这与之前计算的估计值一致。科学家们希望这种技术进一步发展，不仅可以用于昆虫研究，还可以用于需要小规模"动手"方法的其他应用。首席科学家SatoshiKonishi教授说："通过我们的应变感应微指，我们能够直接测量药虫的腿和躯干的推动运动和力量--这是以前不可能实现的。我们预计，我们的结果将让微指与昆虫互动的进一步技术发展，从而带来更小规模的人类与环境互动"。有关这项研究的论文最近发表在《科学报告》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1333261.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1333261.htm

MIT发明新型防伪ID标签 撕下即损毁 识别准确率超过99%

MIT发明新型防伪ID标签撕下即损毁识别准确率超过99% 新型ID标签的艺术效果图，该标签利用太赫兹波通过读取胶水中金属颗粒的指纹来验证物品的真伪。这种标签的原理与常用于跟踪库存和验证真伪的射频识别标签（RFID）相同。每个标签都有一个唯一的识别码，可以用扫描仪读取，以证明该物品是真品。但实际上，从技术上讲，它所做的只是验证标签的真伪，而不是标签上粘贴的任何东西。如果有人想绕过这个系统，他们所要做的其实就是剥下标签，然后贴在假货上。因此，在新的研究中，麻省理工学院的团队开发了一种新的标签，一旦标签被撕下，它的条形码就会被销毁。其中的诀窍在于，不是将ID嵌入标签本身，而是将其嵌入粘在物品上的胶水中。胶水中混入了微小的金属颗粒，粘在物体表面后，用高频太赫兹波扫描。金属微粒将这些波反弹回读取器，为这些金属微粒的排列方式拍摄快照。这种随机模式就像指纹一样，用于识别标签并存储在云端。如果有人试图将标签剥离并重新粘在其他东西上，就会破坏胶水中金属微粒的特定排列，从而在以后扫描时返回错误的ID。这项研究的作者RuonanHan说："这些金属颗粒本质上就像是太赫兹波的镜子。如果我把一堆镜片铺在一个表面上，然后用光照射，根据这些镜片的方向、大小和位置，就会得到不同的反射图案。但如果你把芯片剥离并重新贴上，就会破坏这种图案。"太赫兹ID系统工作原理示意图。请注意真假物品胶水中颗粒的不同形态--几乎不可能再现完全相同的形态麻省理工学院Jose-LuisOlivares研究小组称，这种ID标签体积小，只有4平方毫米（0.006英寸），可以贴在各种物品上，而且价格便宜，可以大规模生产。经过训练的机器学习模型检测模式的准确率超过99%。研究人员说，在目前的形式下，该系统可以在传感器距离标签最多4厘米（1.6英寸）和10度角的范围内工作。这对于扫描仓库中的物品等用途是没有问题的，但对于识别通过收费站的汽车就不太合适了，研究人员计划今后努力解决这些缺陷。这项研究将在四月份举行的电气和电子工程师学会固态电路会议上发表。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1419465.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1419465.htm

研究人员设计了一种3D打印的机器人手 可以轻松抓起各类物体

研究人员设计了一种3D打印的机器人手可以轻松抓起各类物体为了解决这个问题，剑桥大学的研究人员创造了一个灵活的、3D打印的机器人手，尽管它的手指不能独立移动，但仍然可以进行一系列复杂的运动。这只机器人手被训练成能够抓住不同的物体，并且能够通过使用放置在其"皮肤"上的传感器所提供的信息来预测它是否会掉落这些物体。这种类型的被动运动使机器人更容易控制，并且比具有完全机动化手指的机器人更节能。研究人员说，他们的适应性设计可用于开发低成本的机器人，这些机器人能够进行更自然的运动，并能学会抓取广泛的物体。这些结果在《高级智能系统》杂志上报告。在自然界中，运动是由大脑和身体之间的相互作用产生的：这使人和动物能够以复杂的方式运动而不消耗不必要的能量。在过去的几年里，由于3D打印技术的进步，软性部件已经开始被整合到机器人设计中，这使得研究人员能够为简单、节能的系统增加复杂性。机器人手只用手腕的动作就能拿起一个桃子大小的物体资料来源：剑桥大学人类的手是高度复杂的，在机器人中重现其所有的灵巧性和适应性是一个巨大的研究挑战。今天的大多数先进机器人都无法完成小孩子可以轻松完成的操纵任务。例如，人类本能地知道在拿起一个鸡蛋时应使用多大的力量，但对机器人来说，这是一个挑战：力量太大，鸡蛋可能会碎掉；力量太小，机器人可能会掉落。此外，一个完全驱动的机器人手，每个手指的每个关节都有电机，需要大量的能量。在剑桥大学工程系的FumiyaIida教授的生物启发机器人实验室，研究人员一直在开发这两个问题的潜在解决方案：一个能够以正确的压力量抓取各种物体的机器人手，同时使用最少的能量。"在早期的实验中，我们的实验室已经表明，仅仅通过移动手腕就有可能在机器人手上获得很大的运动范围，"共同作者托马斯-乔治-图鲁特尔博士说，他现在在伦敦大学学院（UCL）东区工作。"我们想看看基于被动运动的机器人手是否不仅能够抓取物体，而且能够预测它是否会掉落物体，并作出相应的调整。"3D打印的机器手拿筷子研究人员使用了一个植入触觉传感器的3D打印拟人手，以便该手能够感知它所接触的东西。这只手只能够进行被动的、基于手腕的运动。研究小组对这只机器人手进行了1200多次测试，观察其抓取小物体而不掉落的能力。该机器人最初使用3D打印的小塑料球进行训练，并使用通过人类示范获得的预设动作抓取它们。第一作者KieranGilday博士说："这种手有一点弹簧感：它可以自己拿起东西，而不需要手指的任何驱动。触觉传感器让机器人感觉到抓握的情况如何，因此它知道什么时候开始打滑。这有助于它预测事情何时会失败"。机器人利用试验和错误来学习什么样的抓握方式会成功。在完成对球的训练后，它又尝试抓取不同的物体，包括一个桃子、一个电脑鼠标和一卷气泡膜。在这些测试中，这只手能够成功抓取14个物体中的11个。"传感器，有点像机器人的皮肤，测量施加在物体上的压力，"乔治-图鲁特尔说。"我们不能说机器人到底得到了什么信息，但理论上它可以估计出物体被抓在哪里，用了多少力。""机器人学会了一个特定的运动和一组特定的传感器数据的组合将导致失败，这使得它成为一个可定制的解决方案，"Gilday说。"这只手非常简单，但它可以用同样的策略拿起很多物体。""这种设计的最大优势是我们可以在不使用任何执行器的情况下获得的运动范围，我们希望尽可能地简化手部的工作。我们可以在没有任何执行器的情况下获得大量良好的信息和高度的控制，这样，当我们加入执行器时，我们将在一个更有效的包装中获得更复杂的行为。"一个完全驱动的机器人手除了需要大量的能量外，也是一个复杂的控制问题。剑桥大学设计的手的被动设计，使用少量的传感器，更容易控制，提供广泛的运动范围，并简化了学习过程。在未来，该系统可以通过多种方式进行扩展，如增加计算机视觉功能或教机器人利用其环境，这将使其能够抓取更广泛的物体。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354847.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1354847.htm

研究人员发明用于客观量化瘙痒程度的指戴式设备

研究人员发明用于客观量化瘙痒程度的指戴式设备Padmanabha（帕德马纳巴）的童年和青少年时期一直饱受严重湿疹引起的瘙痒之苦，因此他非常希望能帮助其他皮肤瘙痒的人。与之前其他实验性皮肤瘙痒检测可穿戴设备一样（是的，也有其他设备），卡内基梅隆大学的这款食指佩戴设备利用加速度计来检测与瘙痒抓挠相关的明显手指动作。然而，以前的传感器无法检测到的一点是抓痕的强度。换句话说，它们无法测量佩戴者手指对皮肤施加的压力。为了获取这些数据，帕德马纳巴在他的设备上配备了一个接触式麦克风。这种麦克风不会记录空气中传播的声波，因此不存在隐私问题，但它们可以记录固体物体的高频振动。在这种情况下，振动是由指甲在皮肤上移动产生的，而物体就是其中的一根手指。麦克风和加速度计数据由佩戴在患者前臂上的硬线印刷电路板处理。为了开发该电路板使用的软件，帕德马纳巴让20名志愿者在同一只手上佩戴传感器的同时，以不同强度抓挠压敏平板电脑的表面。通过将每次划痕的传感器数据与平板电脑记录的压力读数关联起来，一种机器学习算法能够为每次划痕分配一个从0到10的强度等级。即使这种可穿戴设备的商业版本永远不会被医生使用，帕德马纳巴及其同事也希望它能被用于测试止痒药物，或者仅仅作为一种让患者追踪自身症状的手段。他说："我曾参与过各种技术项目，但现在，受我个人奋斗经历的启发，我希望把目标锁定在瘙痒这件事上，它给我的生活带来了太多痛苦。"有关这项研究的论文最近发表在《通信医学》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1385315.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1385315.htm

研究人员制作出会呼吸会出汗的机器人 全身35个独立感应区

研究人员制作出会呼吸会出汗的机器人全身35个独立感应区目前，全球有10个“安迪”人体模型机器人。许多机器人是隶属于运动服制造商并用于测试的。“安迪”的开发目的主要在于让研究人员更好地了解高温对人体的影响，以及是什么让炎热的天气如此致命。此外，“安迪”可以模仿人体的热功能，拥有35个不同的表面区域，所有表面区域均由温度传感器、热通量传感器和会出汗的毛孔单独控制。今年夏天，“安迪”将与科学家开发的生物气象热机器人MaRTy组队。MaRTy可揭示建筑环境的变化如何改变传递到人体上的热量，而“安迪”可揭示人体对热的反应。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1372609.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1372609.htm

青岛大学研发的超灵敏触摸传感器能"感知"4英寸外的事物

青岛大学研发的超灵敏触摸传感器能"感知"4英寸外的事物过去几年来，在生产可弯曲、扭曲和折叠的电子产品方面取得了重大进展，从而产生了各种功能性可穿戴设备。可以理解的是，将下一代触摸传感器集成到电子人体皮肤中已成为一个重要的考虑因素，并有可能应用于机器人、健康和科技领域。集成了非接触式传感技术的电子皮肤可以让许多人受益。例如，能够挥动手指或做出手势来启动软件将非常方便--尤其是对于那些无法手持设备的人来说。此外，视觉障碍者也可以安全地绕过障碍物。当然，这种功能可以扩展到任何连接到物联网（IoT）的设备。目前的大多数触摸传感器都依赖于直接触摸物体，从而在传感器中产生可测量的物理变形和相应的力。然而，根据青岛大学研究人员的一项新研究，我们可能离非接触式传感更近了一步。他们开发出了一种灵敏度极高的触摸传感器，无需直接接触被检测物体即可工作。该研究的通讯作者之一李新林说："为了实现更高的灵敏度和多功能性，我们开发出了新型复合薄膜，它具有令人惊讶且非常有用的电学特性。"为了制作复合薄膜，研究人员将少量氮化石墨碳（GCN）与聚二甲基硅氧烷（PDMS）3D打印成网格状。令人惊讶的是，他们发现将这两种具有高介电常数（衡量在电场中存储电能的能力）的材料结合在一起后，材料的介电常数很低，因此传感器对电场更加敏感。(a)手指接近传感器的示意图；(b)手指与传感器之间的距离在0至150毫米之间时，电容变化与距离之间的关系研究人员用自己的手指作为被检测物体对网格的功能进行了测试，发现网格能感应到0.5至10厘米（0.2至3.9英寸）远的手指，而且无需实际触摸，就能清晰地将手指识别为三维物体。在圆桌和三棱镜上进行测试后，传感器可以准确识别和区分不同的形状和动作。李说："在灵敏度、响应速度和多次使用后的稳定性方面，性能都非常出色。这为可穿戴设备和电子皮肤领域带来了新的可能性。"在传感器取得成功性能之后，研究人员将其集成到一块印刷电路板上，创建了一个能够远程监控人体运动的统一系统。包含新型传感器的电子皮肤贴在手腕上，确保与专门用于捕捉物体三维形状的设备持续连接，并利用4G技术将物体的三维形状实时无线传输到智能手机、智能手表和电脑上。研究人员计划改进传感技术，以便大规模生产。他们还将探索检测形状和运动以外的可能性。这项研究发表在《先进材料科学与技术》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1421481.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1421481.htm