在最近的一项研究中，研究人员开发了一种名为 SonicBoom 的传感系统，该系统允许自主机器人利用声音感知其接触的物体。该方法能够以厘米级精度精确定位或“感受”其接触到的物体，相关研究发表在《IEEE 机器人与自动化快报》上。
目前许多自主机器人依赖于一系列基于摄像头的微型触觉传感器。机器人表面覆盖的保护性凝胶包下方的微型摄像头可以让传感器通过视觉估算凝胶的变形来获取触觉信息。然而，这种方法在农业环境中并不理想，因为树枝可能会遮挡视觉传感器。此外，基于摄像头的传感器价格昂贵，而且在农业环境中很容易损坏。
另一种选择是压力传感器，但这些传感器需要覆盖机器人的大部分表面积，才能有效感知机器人何时与树枝接触。用这种传感器覆盖整个机器人手臂表面，成本昂贵。
不同于触觉传感器和压力传感器，还有一种完全不同的方法，依靠声音进行感知。该系统包含一系列接触式麦克风，它们将物理接触检测为在固体材料中传播的声音信号。
当机械臂触碰树枝时，产生的声波会沿着机械臂向下传播，直到遇到接触式麦克风阵列。麦克风阵列之间声波特性（例如信号强度和相位）的细微差异可用于定位声音的来源，从而确定接触点。
这种方法可以将麦克风更深地嵌入机械臂。这意味着与机械臂外部的传统视觉传感器相比，它们更不容易损坏。接触式麦克风可以轻松避免受到非常粗糙、磨损性接触的影响。
此外，该方法使用分散在机械臂上的少量麦克风，而不是更密集地覆盖机械臂的许多视觉或压力传感器。
为了帮助SonicBoom更好地定位接触点，研究人员使用了一个人工智能模型，该模型通过用木棒敲击机械臂超过 18,000 次收集的数据进行训练。结果，SonicBoom 能够以仅为 0.43 厘米的误差率（用于检测训练的物体）定位机械臂上的接触点。它还能检测到新物体，例如由塑料或铝制成的物体，误差率为 2.22 厘米。
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