机器人大牛Daniela Rus领衔！MIT新算法实现软体机器人「本体感知」

软体机器人是一种具有柔软身体和形状可变性的机器人，可以模仿生物体的运动和变形能力。近年来，软体机器人技术在机器人领域引起了广泛关注。在这个革命性的领域中，MIT机器人研究实验室的大牛Daniela Rus领衔研发了一种新算法，实现了软体机器人的「本体感知」。

软体机器人的挑战与前景

传统硬体机器人在某些领域面临着局限性。它们通常由硬体组件组成，受到形状和机械构造的限制。而软体机器人则可以通过形变和变形来适应不同的任务和环境。这使得软体机器人在医疗、救援、探索和日常生活等领域具备了巨大的潜力。

然而，软体机器人的发展还受到一些挑战的制约。其中之一就是软体机器人的「本体感知」问题。软体机器人的本体感知指的是机器人对自身形态和状态的感知能力。由于软体机器人的身体结构和形状可变，因此需要一种算法来实时获取机器人的形态信息，并将其应用于控制和决策中。

MIT新算法实现软体机器人的「本体感知」

为了解决软体机器人的本体感知问题，MIT机器人研究实验室的研究人员开发了一种新算法。这个算法基于深度学习和传感器融合的技术，将机器人的形态和状态信息与外部环境进行实时感知和交互。

具体来说，该算法使用了一种基于视觉和触觉传感器的多模态融合模型。通过视觉传感器，机器人可以实时获取自身的形态信息，如体积、形状和变形程度。同时，通过触觉传感器，机器人可以感知外部环境的压力、摩擦力和接触力等信息。

通过将视觉和触觉信息进行融合，该算法可以实时地感知和重构软体机器人的本体信息。研究人员还通过训练深度学习模型，使机器人能够根据环境和任务的需求，自主地调整自身的形态和运动。最终，该算法实现了软体机器人的「本体感知」能力，为软体机器人的应用提供了新的可能性。