大连海事大学徐敏义教授团队,北京大学谢广明教授团队和中科院北京纳米能源所王中林院士团队展开合作提出一种深度学习辅助的水下三维触觉张拉整体(Underwater three dimension tactile tensegrity, U3DTT)传感器,该传感器可以实时测量和区分来自流场或与障碍物相互作用的扰动幅值、位置和方向,同时为水下航行器的运行提供碰撞保护。与水下二维触觉传感器相比,U3DTT展示出多自由度、超高灵敏度、快速响应时间、低成本和顺应性强等优点。这代表水下传感技术和应用方面的一个足够显著的进步。进一步,将U3DTT与AUV进行系统集成,在水池实验中U3DTT的实时三维位姿估计平均均方根误差为0.76,表明U3DTT能够将三维传感信息反馈给各种任务中的水下机器人,说明其在具有触觉反馈的机器人技术中的潜在应用价值。该成果以题为“Deep-Learning-Assisted Underwater 3D Tactile Tensegrity”发表Research上。
Citaytion:
Peng Xu, Jiaxi Zheng, Jianhua Liu, Xiangyu Liu, Xinyu Wang, Jiaxi Zheng, Siyuan Wang, Tianyu Chen, Hao Wang, Chuan Wang, Xianping Fu, Guangming Xie, Minyi Xu and Zhonglin Wang.
Deep-Learning-Assisted Underwater 3D Tactile Tensegrity. Research 2023;6:Article 0062.
https://doi.org/10.34133/research.0062