Данная статья анализирует новую методологию по существующим проблемам: наделение тактильных систем робота локальными возможностями искусственного интеллекта, что будет чрезвычайно полезно для будущих автономных обслуживающих роботов, имеющим дело с различными сценариями физического взаимодействия человека и робота.
В обслуживающих роботах для физического взаимодействия с человеком востребован тактильный интеллект (pHRIs). Для создания будущих интеллектуальных систем роботу необходима способность осуществления физического контакта с человеком, чтобы понимать его поведение и намерения. Однако современная система датчиков касания для роботов ещё не решила проблему недостаточной способности распознавания собранных тактильных данных и чрезмерной вычислительной нагрузки на робота CPU, вызванной вводом чрезмерных тактильных данных. Для решения этих вызовов разработана новая интеллектуальная тактильная система (iTac), которая интегрирует сверх ёмкие датчики касания и автономный процессор искусственного интеллекта, чтобы позволяет независимо и эффективно воспринимать тактильную информацию без потребления центральных вычислительных ресурсов. Физические взаимодействия человека и робота своевременно и точно собираются большими гибкими сверх ёмкими датчиками касания. Собранные тактильные данные затем обрабатываются для распознавания действий человека встроенным облегчённым алгоритмом на основе обучения на процессоре для искусственного интеллекта STM32. С процессором для искусственного интеллекта интеллектуальная тактильная система (iTac) может эффективно и точно обрабатывать тактильные данные, различать 12 моделей прикосновения человека и передавать центральному процессору робота только высокоприоритетную информацию, что может устранить проблему перегрузки центрального процессора большим количеством тактильных данных. Для проверки интеллектуальная тактильная система (iTac) была задействована в роботах для ухода за больными для различных экспериментов по практическим сценариям, и точность распознавания предложенных данных была выше, чем 97,08%, а скорость ответа – менее 100 миллисекунд.