Sensor Lembut Meningkatkan Sensitivitas Ujung Jari untuk Robot
Dalam makalah yang diterbitkan di Nature Machine Intelligence , tim ilmuwan di Institut Max Planck untuk Sistem Cerdas (MPI-IS) memperkenalkan sensor haptic lunak yang kuat bernama "Insight" yang menggunakan visi komputer dan jaringan saraf dalam untuk memperkirakan secara akurat di mana objek bersentuhan dengan sensor dan bagaimana besar gaya yang diterapkan. Proyek penelitian ini merupakan langkah signifikan menuju robot yang dapat merasakan lingkungannya seakurat manusia dan hewan. Seperti padanan alaminya, sensor ujung jari sangat sensitif, kuat, dan beresolusi tinggi.
Sensor berbentuk ibu jari terbuat dari cangkang lunak yang dibangun di sekitar kerangka kaku yang ringan. Kerangka ini menopang struktur seperti tulang menstabilkan jaringan jari lunak. Cangkangnya terbuat dari elastomer yang dicampur dengan serpihan aluminium berwarna gelap namun reflektif, menghasilkan warna keabu-abuan buram yang mencegah cahaya eksternal masuk. Tersembunyi di dalam tutup seukuran jari ini adalah kamera fish-eye kecil 160 derajat yang merekam gambar berwarna-warni yang diterangi oleh cincin LED.
Artikel Terkait
Sensor Taktil Lembut dengan Karakteristik yang Sebanding dengan Kulit untuk Robot
Sensor Lembut Menangani Tekanan
Saat ada objek yang menyentuh cangkang sensor, tampilan pola warna di dalam sensor berubah. Kamera merekam gambar berkali-kali per detik dan memberi makan jaringan saraf yang dalam dengan data ini. Algoritme mendeteksi bahkan perubahan cahaya terkecil di setiap piksel. Dalam sepersekian detik, model pembelajaran mesin yang terlatih dapat memetakan di mana tepatnya jari menyentuh objek, menentukan seberapa kuat gaya, dan menunjukkan arah gaya. Model tersebut menyimpulkan apa yang oleh para ilmuwan disebut peta gaya:model ini menyediakan vektor gaya untuk setiap titik di ujung jari tiga dimensi.
“Kami mencapai kinerja penginderaan yang sangat baik ini melalui desain mekanis cangkang yang inovatif, sistem pencitraan yang disesuaikan di dalam, pengumpulan data otomatis, dan pembelajaran mendalam yang mutakhir,” kata Georg Martius, Pemimpin Kelompok Riset Max Planck di MPI-IS, di mana dia mengepalai Kelompok Belajar Otonom. “Struktur hibrida unik kami dari cangkang lunak yang membungkus kerangka kaku memastikan sensitivitas dan ketahanan yang tinggi. Kamera kami dapat mendeteksi deformasi sekecil apa pun pada permukaan dari satu gambar,” tambah Ph.D. mahasiswa Huanbo Sun. Saat menguji sensor, para peneliti menyadari bahwa sensor itu cukup sensitif untuk merasakan orientasinya sendiri relatif terhadap gravitasi.
Tapi bagaimana sensor seperti itu belajar? Huanbo Sun merancang testbed untuk menghasilkan data pelatihan yang diperlukan untuk model pembelajaran mesin untuk memahami korelasi antara perubahan piksel gambar mentah dan gaya yang diterapkan. Testbed memeriksa sensor di seluruh permukaannya dan merekam vektor gaya kontak yang sebenarnya bersama-sama dengan gambar kamera di dalam sensor. Dengan cara ini, sekitar 200.000 pengukuran dihasilkan. Butuh hampir tiga minggu untuk mengumpulkan data dan satu hari lagi untuk melatih model pembelajaran mesin. Bertahan dari eksperimen panjang ini dengan begitu banyak gaya kontak yang berbeda membantu membuktikan kekokohan desain mekanis Insight, dan pengujian dengan probe yang lebih besar menunjukkan seberapa baik sistem penginderaan digeneralisasi.
Fitur khusus lainnya dari sensor berbentuk ibu jari adalah memiliki zona berbentuk kuku dengan lapisan elastomer yang lebih tipis. Fovea taktil ini dirancang untuk mendeteksi bahkan kekuatan kecil dan bentuk objek yang detail. Untuk zona super sensitif ini, para ilmuwan memilih ketebalan elastomer 1,2 mm daripada 4 mm yang mereka gunakan pada sensor jari lainnya.
“Desain perangkat keras dan perangkat lunak yang kami hadirkan dalam pekerjaan kami dapat ditransfer ke berbagai macam bagian robot dengan berbagai bentuk dan persyaratan presisi. Arsitektur pembelajaran mesin, pelatihan, dan proses inferensi semuanya bersifat umum dan dapat diterapkan ke banyak desain sensor lainnya,” kata Huanbo Sun.
