机器人使用传感器网络来生成有关其周围环境的信息
该系统具有支持ai的传感器节点，以处理并响应由物理力施加的压力引起的“疼痛”。该系统还允许机器人在轻微“受伤”时检测并修复自身的损坏，而无需人工干预。
当前，机器人使用传感器网络来生成有关其周围环境的信息。例如，灾难救援机器人使用摄像头和麦克风传感器在碎片下找到幸存者，然后在其手臂上的触摸传感器的引导下将人员拉出。在装配线上工作的工厂机器人使用视觉将其手臂引导到正确的位置，并触摸传感器来确定拾取后物体是否在滑移。
如今的传感器通常不处理信息，而是将其发送到发生学习的单个大型，强大的中央处理单元。结果，现有的机器人通常布线繁琐，导致响应时间延迟。它们还容易受到需要维护和修理的损坏，这可能是漫长且昂贵的。
新的ntu方法将ai嵌入到传感器节点的网络中，该传感器节点连接到多个较小的，功能较弱的处理单元，就像分布在机器人皮肤上的“小脑子”一样。科学家们说，这意味着学习是在本地进行的，并且机器人的布线要求和响应时间比传统机器人减少了五到十倍。
将系统与一种可自我修复的离子凝胶材料结合使用，意味着机器人在受到损坏时可以在无需人工干预的情况下恢复其机械功能。
这项研究的首席作者，电气与电子工程学院的副教授arindam basu说：“对于机器人与人类合作的一天，一个关注的问题是如何确保机器人能够与我们安全地互动。因此，世界各地的科学家一直在寻找使机器人具有感知能力的方法，例如能够“感觉”疼痛，做出反应并承受恶劣的工作条件，但是，将多种传感器组合在一起的复杂性必需的，这种系统的脆弱性是广泛采用的主要障碍。”
神经形态计算专家basu副教授补充说：“我们的工作证明了机器人系统的可行性，该机器人系统能够以最少的布线和电路有效地处理信息。通过减少所需的电子组件数量，我们的系统应该变得负担得起且可扩展。这将有助于加速在市场上采用新一代机器人。”
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新的ntu方法将ai嵌入到传感器节点的网络中，该传感器节点连接到多个较小的，功能较弱的处理单元，就像分布在机器人皮肤上的“小脑子”一样。科学家们说，这意味着学习是在本地进行的，并且机器人的布线要求和响应时间比传统机器人减少了五到十倍。
将系统与一种可自我修复的离子凝胶材料结合使用，意味着机器人在受到损坏时可以在无需人工干预的情况下恢复其机械功能。
这项研究的首席作者，电气与电子工程学院的副教授arindam basu说：“对于机器人与人类合作的一天，一个关注的问题是如何确保机器人能够与我们安全地互动。因此，世界各地的科学家一直在寻找使机器人具有感知能力的方法，例如能够“感觉”疼痛，做出反应并承受恶劣的工作条件，但是，将多种传感器组合在一起的复杂性必需的，这种系统的脆弱性是广泛采用的主要障碍。”
神经形态计算专家basu副教授补充说：“我们的工作证明了机器人系统的可行性，该机器人系统能够以最少的布线和电路有效地处理信息。通过减少所需的电子组件数量，我们的系统应该变得负担得起且可扩展。这将有助于加速在市场上采用新一代机器人。”
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