靠着 Meta AI 的新技术，机器人也能有“触觉”了？

Meta AI 的新技术确实让机器人有了 “触觉”，以下是具体介绍：

Sparsh

• 原理：这是第一个用于基于视觉的触觉感知的通用编码器模型，由华盛顿大学和卡内基梅隆大学合作开发。它通过自我监督学习（SSL）从经验中自主学习，无需人工为每个动作对应的标签进行标注。其在一个包含 460000 多个触觉图像的大型数据集上进行预训练，让机器人通过观看大量的图片和视频来自学如何 “感觉” 物体 。

• 优势：与传统方法相比，Sparsh 更具适应性和准确性，可适用于各种不同的任务和触觉传感器，使机器人更容易学会在不同场景下如何利用触觉感知物体。

Digit360

• 构造及原理：这是由 Meta 与 GelSight 公司联合开发的一种人造手指形状的触觉传感器，配备超过 18 种传感功能，可检测空间细节的微小变化，能够捕获小至 1 毫牛顿的力，并且包含多种传感模式，可以感知振动、热量甚至气味。此外，还配备了由超过 800 万个传感器单元组成的宽视场触摸感知专用光学系统，用于捕捉指尖表面的全向变形。借助设备上的人工智能加速器，能够快速处理信息，对触摸刺激做出反应，充当机器人的周围神经系统。

• 优势：性能明显优于以前的传感器，能以人类级别的精度对触摸进行数字化，提供丰富而详细的触觉数据，可应用于医学、假肢、虚拟现实和远程交互等多个领域，有助于机器人完成更为精细的任务。

DigitPlexus

• 构造及原理：Meta AI 与 Wonik Robotics 合作建立的一个标准化软硬件平台，可将各种指尖和皮肤触觉传感器集成到一个机器人手中，并通过一根电缆将触觉数据编码并传输到主机计算机中，以实现无缝数据收集、控制和分析。

• 优势：该平台的设计旨在简化机器人应用的开发，尤其是对于那些需要精细触觉反馈的应用。通过使用 Plexus，开发者能够更轻松地将触觉传感器技术集成到他们的机器人项目中，从而提高机器人的灵巧性和对物理世界的感知能力。Meta 与 Wonik 的下一步合作重点是开发 Wonik 的新一代 Allegro Hand，这是一款配备 Digit360 等触觉传感器的机器人手，它将在 DigitPlexus 平台上运行 。

此外，Meta 还引入了 “PartNR”，这是一种新的基准测试，用于评估人机协作中的规划和推理，包含 100000 个自然语言任务，涵盖 60 栋房屋和 5800 多个独一无二的对象，可使机器人的研究不仅能够独立运行，而且能够围绕人类运行，更加高效、可靠，并适应每个人的喜好 。

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