Un système robotique intelligent capable de détecter et de décrire des objets en fonction de capteurs flexibles bimodaux auto-alimentés

Résumé Cette étude présente un système robotique souple intelligent capable de percevoir, décrire et trier des objets en fonction de leurs propriétés physiques. Ce travail introduit un capteur flexible auto-alimenté bimodal (BSFS) basé sur le nanogénérateur triboélectrique et l'effet méganomagnétique géant. Le BSFS se caractérise par une structure simplifiée comprenant un film conducteur magnétoélastique et une bobine de métal liquide encapsulée. Le BSFS peut détecter avec précision et distinguer les modèles sans contact et tactiles, avec un temps de réponse de 10 ms. En intégrant de manière transparente les BSFS dans les doigts souples, cette étude réalise une main robotique souple anthropomorphique avec des capacités de perception multimodale remarquables. Les signaux sans contact fournissent des informations précieuses sur la forme des objets et la composition matérielle, tandis que les signaux tactiles offrent des informations précises concernant la rugosité de la surface. En utilisant un réseau de neurones convolutif (CNN), cette étude intègre toutes les informations de détection, aboutissant à un système robotique souple intelligent qui décrit avec précision des objets en fonction de leurs propriétés physiques, y compris les matériaux, la rugosité de surface et les formes, avec un taux de précision allant jusqu'à 97 %. Cette étude pourrait poser les bases robotiques pour le matériel de l'intelligence artificielle générale avec des capacités d'interpréter et d'interagir avec le monde physique, servant également d'interface entre l'intelligence artificielle et les robots souples.