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机器人超材料代表了一种创新的方法，用于创建合成结构，将所需的材料特征与具体的智能结合在一起，模糊了材料和机械之间的边界。受到生物皮肤功能质量的启发，将触觉智能整合到这些材料中引起了研究和实际应用的重要兴趣。这项研究介绍了具有全向适应性和出色触觉感应的软机器人超材料（SRM）设计，结合了基于视觉的运动跟踪和机器学习。研究将两种感官整合方法与最先进的运动跟踪系统和力/扭矩传感器基线进行比较：具有高框架速率的内部视觉设计和外部视觉设计的成本效果。结果表明，内部视觉SRM设计达到了98.96％的令人印象深刻的触觉精度，实现了柔软和适应性的触觉相互作用，尤其对灵活的机器人抓握有益。外部视觉设计以降低的成本进行类似的性能，并且可以适应可移植性，从而增强材料科学教育和机器人学习。这项研究显着地使用了软机器人超材料中的基于视觉运动跟踪的触觉传感，以及GitHub上的开源可用性促进了协作并进一步探索了这种创新技术（https：// github .com /github .com /bionicicdl -sustech /sustech /softrobotictongs）。
基于视觉的触觉智能，具有软机器人超材
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