人类与机器人之间的互动正在因创新系统的出现而经历一场令人印象深刻的革命。这一技术进步使机器人能够通过操控识别物体的属性，为机器人能力提供了前所未有的视角。与传统方法不同，这一以 内部传感器的使用 为中心的系统, 证明更为精确且经济。
挑战是巨大的： 优化复杂和不精确环境中的操作机器人, 同时减少对外部测量工具的依赖。这些创新也促进了在视觉受到损害情况下应用的开发。对于研究者和工程师而言，任务在于改进该算法，使其能够在没有外部支持的情况下，识别物体的 材料性质、 质量 甚至是 柔韧性。
通过这种方式，机器人不仅执行任务，还积极地
学习他们的环境，从而重新定义智能机器人的未来。
通过操作识别物体属性的系统
来自 麻省理工学院, 亚马逊机器人 和 不列颠哥伦比亚大学 的研究者们设计了一种创新方法，使机器人能够仅基于内部传感器识别物体的属性。这一技术允许通过直接操作来评估物体的各种属性，例如重量或柔软度。
利用本体感觉信号
该系统利用 本体感觉，即机器人感知自身在空间中的位置和运动的能力。例如，一个人通过举起哑铃可以感受到其重量。机器人通过关节编码器能够在抬起物体时“感受”物体的沉重，从而收集到关键的数据用于分析。
可微分仿真
这一过程的核心在于 可微分仿真，该仿真模型同时模拟机器人和物体。通过与物体互动，仿真快速识别物体的特性。研究人员使用 NVIDIA Warp 库构建了他们的模型，这是一种促进可微分仿真的开源开发工具。
该方法的优势
这一方法的主要优势在于其降低的成本。无需任何外部测量工具或摄像机。相反，机器人仅利用其内部传感器来估算物体的属性，从而使该技术特别适合昏暗或崎岖的环境。
比较性能
该方法的性能被证明与更复杂且昂贵的集成计算机视觉的技术相当。分析效率表现出色，能够在各种未知场景下依然保持稳健。结果表明，机器人可以在几秒钟内准确估计物体的质量或柔软度等特征。
应用多样化
这项技术的潜在应用领域广泛。理论上，它还可以确定其他属性，如惯性矩或容器内液体的粘度。研究人员计划将其工作扩展到更复杂的机器人系统，特别是柔性机器人或流动液体等难以操作的对象。
协作与未来展望
研究首席人员彼得·易辰·陈强调了这一技术在提高机器人学习能力方面的潜力。将该方法与 计算机视觉 结合的可能性，可能会创建一个更强大的多模态检测系统。这一抱负体现了机器人能力的迅速发展，从而标志着它们在我们日常生活中整合的转折点。
研究的影响与认可
这一进展在机器人领域是一个重要的步骤，特别是在从内部数据中理解物体物理属性方面。NVIDIA 的高级技术模拟总监迈尔斯·麦克林称赞了这一研究，指出这一改进为行业带来了新的生机。不可否认，这类创新可能会改变机器人与环境互动的方式。
研究访问
有关此研究的详细信息可在预印服务器上查阅 arXiv。结果预计将扩展机器人操作的研究范围，使机器能够自主学习。
关于物体属性识别机器人的常见问题
机器人如何在不使用摄像机的情况下确定物体的属性？
机器人使用 内部传感器，如 关节编码器，来收集有关物体操作的信息。因此，通过评估物体在互动中的物理反应，它们可以推测特征，如 质量 和 柔韧性。
该系统可以识别哪些物体属性？
该系统可以识别多个属性，包括 质量、 支撑力、 惯性矩 甚至容器内流体的 粘度，而无需外部传感器。
为每个新物体校准机器人是否必要？
不，系统被设计为 数据高效，可以基于内部模型识别未见物体的属性，而无需每次进行广泛的校准。
哪些类型的机器人与该物体识别系统兼容？
该系统可以集成到各种机器人中，从 工业机器人 到 移动机器人，使用任何配备 关节编码器 的机器人，以捕捉运动。
可微分仿真在属性识别过程中的重要性是什么？
可微分仿真 使得能够预测物体属性微小变化如何影响物理结果，从而提高物体特征识别的精确度。
在什么情况下这项技术最有用？
这项技术在 可见性 受限的环境中特别有用，如 黑暗地下室 或在 自然灾害 后清理残骸时，其他识别方法的效率较低。
这项技术在机器人领域的潜在未来是什么？
研究人员计划利用此技术提升 机器人学习，帮助它们快速发展新的 操作技能 并适应变化的环境。
