ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา นักวิทยาการหุ่นยนต์จำนวนมากทั่วโลกได้พยายามพัฒนาระบบหุ่นยนต์ที่สามารถเลียนแบบการสัมผัสของมนุษย์ได้ นอกจากนี้ พวกเขายังพยายามสร้างแขนขาไบโอนิคและหุ่นยนต์ฮิวแมนนอยด์ที่สมจริงและล้ำหน้ายิ่งขึ้น โดยใช้วัสดุที่อ่อนนุ่มแทนโครงสร้างที่แข็ง
แม้จะมีข้อดีเกี่ยวกับพื้นผิว แต่มือหุ่นยนต์ที่ทำจากวัสดุอ่อนนุ่มมักไม่สามารถรวบรวมข้อมูลทางประสาทสัมผัสที่หลากหลายได้ อันที่จริง การจำลองกลไกทางชีววิทยาที่ซับซ้อนซึ่งทำให้มนุษย์สามารถรวบรวมข้อมูลที่สัมผัสได้เกี่ยวกับวัตถุได้พิสูจน์แล้วว่ามีความท้าทายอย่างมากจนถึงตอนนี้
นักวิจัยจากมหาวิทยาลัย Beihang ในกรุงปักกิ่งได้พัฒนาเทคนิคการสัมผัสแบบใหม่ที่สามารถนำไปใช้กับนิ้วมือหุ่นยนต์ที่ทำจากวัสดุอ่อนนุ่ม กลไกนี้ได้รับการแนะนำโดยได้รับแรงบันดาลใจจาก proprioception ซึ่งเป็นกลไกทางชีววิทยาที่ช่วยให้สัตว์เลี้ยงลูกด้วยนมสามารถรับรู้หรือรับรู้ตำแหน่งและการเคลื่อนไหวของร่างกายได้
"แนวคิดเบื้องหลังการวิจัยล่าสุดของเรานั้นอิงตามกรอบแนวคิด proprioception ที่พบในมนุษย์ ซึ่งเป็นตัวกำหนดตำแหน่งร่างกายของเราและโหลดที่เส้นเอ็น/ข้อต่อของเรา" Chang Cheng หนึ่งในนักวิจัยที่ทำการศึกษากล่าวกับ TechXplore “ลองนึกดูว่าเมื่อคุณใส่ผ้าปิดตาและปิดหู คุณยังสัมผัสได้ถึงท่าทางมือ ตำแหน่งแขน หรือกระเป๋าของชำหนักแค่ไหน ความสามารถนี้เรียกว่า proprioception เรากำลังดำเนินการโครงการวิจัยเกี่ยวกับมือเทียมและกำลังมองหาวิธีแก้ไขปัญหาการขาดการตอบสนองทางประสาทสัมผัสในมือเทียมที่มีอยู่”
ในอดีต นักวิจัยด้านวิทยาการหุ่นยนต์มักไม่สัมพันธ์กับการรับรู้ความรู้สึกสัมผัส อันที่จริง กลไกการรับรู้ของมนุษย์ไม่อนุญาตให้มีการตอบสนองที่แม่นยำโดยเฉพาะ ซึ่งอาจเป็นเพราะเหตุใดมนุษย์จึงไม่ใช้กลไกนี้ในการจดจำพื้นผิวของวัตถุหรือพื้นผิว
เนื่องจากเซ็นเซอร์ในอุตสาหกรรมมีความไวมากกว่ามากเมื่อเทียบกับตัวรับความรู้สึกของมนุษย์ การใช้เซ็นเซอร์เหล่านี้กับนิ้วมือของหุ่นยนต์สามารถช่วยนักวิจัยรวบรวมผลตอบรับทางประสาทสัมผัสที่แม่นยำยิ่งขึ้น ระบบต้นแบบที่สร้างขึ้นโดยเฉิงและเพื่อนร่วมงานของเขาประกอบด้วยตัวกระตุ้นเชิงเส้น เอ็น (หรือสายเคเบิล) ความเครียด เซ็นเซอร์ และนิ้วหุ่นยนต์ที่อ่อนนุ่มแนะนำในเอกสารก่อนหน้าของพวกเขา
"เส้นเอ็นเชื่อมต่อนิ้วเข้ากับตัวกระตุ้นและติดตั้งเซ็นเซอร์ความเครียดไว้ตรงกลางเอ็น" เฉิงกล่าว “เมื่อตัวกระตุ้นถูกขับเคลื่อน มันจะดึงเอ็นซึ่งทำให้นิ้วงอ/เหยียดตรง และความเครียดของเอ็นจะเปลี่ยนไปตามนั้น เมื่อนิ้วสัมผัสวัตถุต่าง ๆ เซ็นเซอร์จะส่งสัญญาณความเครียดที่บ่งบอกลักษณะของวัตถุที่สัมผัส”
โดยพื้นฐานแล้ว เทคนิคที่คิดค้นโดยนักวิจัยจะดึงคุณลักษณะจากการอ่านของเซ็นเซอร์ ต่อจากนั้นจะใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อถอดรหัสพื้นผิวและความแข็งแกร่งของพื้นผิวหรือวัตถุที่นิ้วของหุ่นยนต์สัมผัส
Cheng และเพื่อนร่วมงานของเขาประเมินเทคนิคการสัมผัสของพวกเขาโดยเรียกใช้ชุดการทดสอบโดยใช้ระบบต้นแบบที่พวกเขาสร้างขึ้น พวกเขาพบว่าเทคนิคของพวกเขาสามารถถอดรหัสพื้นผิวและความแข็งได้อย่างแม่นยำในระดับสูง (100% และ 99.7% ตามลำดับ)
Cheng กล่าวว่า "งานวิจัยที่มีอยู่ส่วนใหญ่เกี่ยวกับการใช้นิ้วมือแบบไบโอนิคเสนอให้ติดตั้งเซ็นเซอร์บนพื้นผิวปลายนิ้ว “ในขณะที่การศึกษาเหล่านี้ให้ผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจ แต่พวกมันต้องการการสัมผัสที่แน่นอนระหว่างเซ็นเซอร์ปลายนิ้วกับวัตถุ ซึ่งมักจะไม่สามารถรับรองได้ในทางปฏิบัติ ข้อได้เปรียบที่สำคัญของการศึกษาของเราคือหน่วยตรวจจับอยู่บนเส้นเอ็น ดังนั้นการสัมผัสจากที่ใดก็ได้บนนิ้วจะส่งผลให้เกิดสัญญาณเอาท์พุตที่มีลักษณะเฉพาะ ซึ่งอาจนำไปใช้ในการอนุมานข้อมูลสัมผัสได้”
วิธีการรับสัมผัสแบบใหม่ที่ทีมนักวิจัยนำเสนอนั้นอิงจากการฝังเซ็นเซอร์บนเส้นเอ็นของหุ่นยนต์ ซึ่งเป็นวิธีการที่ไม่เคยได้รับการทดสอบมาก่อนและพบว่ามีแนวโน้มสูง ในอนาคต ระบบที่พวกเขาพัฒนาขึ้นสามารถนำมาใช้เพื่อพัฒนาหุ่นยนต์ขั้นสูงและมือเทียมที่สามารถรวบรวมการตอบสนองทางสัมผัสและการรับรู้ทางประสาทสัมผัสโดยไม่จำเป็นต้องสัมผัสกับพื้นผิวอย่างสมบูรณ์หรือแม่นยำ
"ขณะนี้เรากำลังสำรวจความสามารถในการตรวจจับการเลื่อนหลุดของระบบนี้" เฉิงกล่าว “เมื่อเราจัดการหรือจับสิ่งของ การเลื่อนหลุดแทบจะหลีกเลี่ยงไม่ได้ ดังนั้นการตรวจจับและการควบคุมการเลื่อนหลุดจึงมีความสำคัญต่อการควบคุมที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้ ดังนั้นเราจึงเชื่อว่าการตรวจจับความคลาดเคลื่อนจะเป็นคุณสมบัติที่ดีที่จะเพิ่ม และการทดสอบเบื้องต้นของเราก็แสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าพึงพอใจจริงๆ”
นอกเหนือจากการพัฒนาระบบของพวกเขาต่อไปแล้ว นักวิจัยกำลังร่วมมือกับห้องปฏิบัติการนาโนเทคโนโลยีที่มีชื่อเสียงในการพัฒนาระบบสัมผัสราคาประหยัด เซ็นเซอร์ ที่สามารถตรวจจับสัญญาณแรง/แรงบิด และสามารถวางบนปลายนิ้วของหุ่นยนต์ได้ พวกเขาได้สร้างอุปกรณ์ต้นแบบขึ้นมาสองสามชิ้นแล้ว และขณะนี้กำลังประเมินประสิทธิภาพของอุปกรณ์
