每年，垃圾公司篩選出大約6800萬噸的回收物，相當于超過3000萬輛汽車的重量。這個過程中的關鍵發(fā)生在快速移動的傳送帶上，工人將物品分類為紙張、塑料和玻璃等類別。這些工作枯燥、骯臟、通常也并不。
MIT計算機科學與人工智能實驗室（CSAIL）與耶魯大學合作，開發(fā)了一種系統(tǒng)“RoCycle”，可以檢測物體是紙張、金屬還是塑料。
RoCycle包括一個柔軟的Teflon手，在指尖上使用觸覺傳感器來檢測物體的大小和剛度。與任何機械臂兼容，RoCycle被發(fā)現在靜止時檢測材料的準確度為85％，在實際模擬輸送帶上準確率為63％。 RoCycle可以檢測物體半徑精度在30％以內，并以78％的準確度告訴“硬”和“軟”物體之間的區(qū)別。
Teflon手也幾乎防刺穿：它可以被一個尖銳的蓋子刮掉并被針刺穿超過20次，結構損壞小。
“我們機器人的感應皮膚提供觸覺反饋，使其可以區(qū)分各種物體，從硬的到柔的，”麻省理工學院教授Daniela Rus說，他是一份相關論文的作者， “僅憑計算機視覺無法解決機器人類感知的問題，因此觸覺輸入至關重要。”
“如果像RoCycle這樣的系統(tǒng)可以大規(guī)模部署，我們能獲得單流回收的便利，同時降低多流回收的污染率，”博士生Lillian Chin說。
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