机器人通过摇晃来学习目标的特征

机器人现在只需使用传感器即可通过摇晃物体来计算物体的重量和柔软度，而无需使用摄像头或工具。

来自麻省理工学院、亚马逊机器人公司和不列颠哥伦比亚大学的研究人员开发了一种方法，允许机器人通过轻轻摇晃物体来了解物体的重量、柔软度或内容物。机器人可以使用内部传感器在几秒钟内确定物体的质量，而无需摄像头或外部工具。这种低成本技术在摄像机可能无法工作的环境中非常有用，例如在黑暗空间或灾难恢复期间。

该方法的一个关键部分是对机器人和物体进行建模的仿真过程，使机器人能够在交互过程中快速识别物体特征。该技术与更昂贵的计算机视觉方法一样有效。它足够强大，可以处理各种看不见的场景，使其成为各种机器人应用的多功能解决方案。

感应信号

研究人员的方法使用本体感觉，即感知运动或位置的能力，类似于人类感受哑铃重量的方式。机器人可以通过其手臂关节感应物体的重量。当机器人举起物体时，它会从其关节编码器收集数据，这些编码器会测量其关节的位置和速度，使该方法具有成本效益，而无需额外的传感器，如触摸或视觉跟踪器。该系统使用两种模型来计算机器人的运动和物体的行为。通过跟踪机器人的运动并使用关节数据，该算法可以弄清楚物体的特性，例如在相同的力下，较重的物体如何比较轻的物体移动得更慢。

可微分模拟

该技术使用可微仿真来预测物体属性（例如质量或柔软度）的变化如何影响机器人的最终关节位置。研究人员希望将这项技术与计算机视觉相结合，以获得更强大的多模态系统。他们还打算将其应用于更复杂的机器人系统，如软机器人，并处理晃动液体或颗粒材料等物体。最终，他们设想了这项技术可以增强机器人学习，使机器人能够发展新的作技能并快速适应不断变化的环境。