人形机器人感知升级：视触觉融合技术提升成功率24%

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【工业行业中人形机器人的视触觉融合技术展现未来趋势，基于感知的运动控制系统有潜力超越传统机器人的位控制技术，提升智能化水平和适应复杂环境的能力。】随着技术的快速进步，工业领域对于人形机器人的需求不断增长，特别是在精确抓取和操控能力方面。视觉和触觉作为两种主要的感知方式，在机器人抓取任务中扮演着关键角色。现有研究表明，通过融合视觉和触觉的信息，可以有效提高机器人在复杂环境中的抓取成功率。 纯视觉抓取技术，尽管在信息获取上已相对成熟，但因环境因素易受干扰，如光线和背景复杂度，限制了其在复杂环境中的应用。而纯触觉抓取虽然能获取更直接和精确的物体内部属性及交互信息，但其在无接触场景下的应用则显得力不从心。这些局限性使得单模态感知系统在实际应用中遇到了较大的挑战。 视触觉融合感知技术作为一种新兴趋势，通过结合视觉和触觉传感器收集到的信息，弥补了单一感知模式的不足。这种多模态的感知方式对于机器人在面对不同材质和形状的物体时，可以更加灵活和准确地适应不同的抓取场景。研究显示，在实验室环境中，视触觉融合抓取的成功率较纯视觉抓取提升了24%，特别是对于易损坏物品的抓取表现出显著的改善。 此外，基于感知的运动控制系统采用多模态感知信息，结合力/触觉信号和视觉图像等，通过融合算法实现动态反馈，这不仅提高了机器人的控制精度和稳定性，也增强了其在复杂环境中的智能化水平。目前，这项技术已在人形机器人的自适应抓取和掌内姿态估计等任务中得到应用，预示着未来有可能替代传统的位控系统。 需要注意的是，人形机器人的量产、视触觉融合算法的应用进度以及研究的进展都存在不确定性，这些因素可能影响技术的实际应用和推广。这里所述内容反映了当前第三方对于工业人形机器人发展的见解，不代表特定立场，投资决策需谨慎考虑各项风险。