八年前，研究人员发售了一种称作GelSight的新型传感器技术，它用于与物体的物理认识来获取其表面的十分详尽的三维地图。现在，通过将GelSight传感器加装在机器人手臂的夹具上，两个团队给与机器人更高的灵敏度和灵活度。相连到机器人夹具上的GelSight传感器使机器人需要准确地确认其逃跑一个小螺丝刀的方位，将其从放入口放入并放入到插槽中，即使夹具从机器人的照相机上屏蔽螺丝刀。

八年前，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究小组TedAdelson发售了一种称作GelSight的新型传感器技术，它与物体认识，获取了一个十分详尽的3-D曲面图。现在，通过将GelSight传感器加装在机器手臂的夹具上，两个MIT团队给与机器人更大的灵敏度和灵活度。研究人员在国际机器人与自动化大会上公开发表了两篇文章。在一篇论文中，Adelson集团用于GelSight传感器的数据，使机器人需要辨别其认识的表面的硬度，一个关键的能力，如果家用机器人处置日常物品。

另一方面，CSTE的RussTedrake的RobotLocomotionGroup用于GelSight传感器，使机器人需要操控比以前更加小的物体。在某些方面，GelSight传感器是一个较低技术解决问题难题的解决方案。它由一块半透明橡胶构成，其名称的“凝胶”，其一面涂抹有金属漆。

当涂漆面被力在物体上时，它合乎物体的形状。金属漆使物体的表面光线，因此计算机视觉算法的几何形状显得更为更容易。加装在与橡胶块涂漆面比较的传感器上的是三色灯和单个照相机。

具备有所不同角度的彩色灯，然后具备这种镜片材料，通过查阅颜色，计算机可以找到这个东西的三维形状。在两组实验中，将GelSight传感器加装在机器人夹持器的一侧，该装置有点类似于钳子的头部，但具备平缓的夹紧表面而不是尖端。

一、联络点触觉感官还可以协助机器人区分看起来相近的物体。在以前的工作中，机器人企图通过将它们放到平缓的表面上来轻轻地评估物体的硬度，并轻轻地砍他们想到他们给了多少。但这不是人类取决于硬度的主要方式。忽略，我们的辨别或许是基于对象和我们的手指之间的认识面积随着我们的压力而转变的程度。

较软的物体往往不会显得更加平缓，减少认识面积。实验过程麻省理工学院的研究人员使用某种程度的方法：用于糖果模具建构400两组硅胶物体，每组16个物体。在每组中，对象具备完全相同的形状，但硬度有所不同，袁用于标准工业规模测量。

然后，手动按下每个对象的GelSight传感器，并记录了认识模式随时间变化的情况，基本上为每个对象产生一个短片。为了标准化数据格式并保持数据可管理的大小，她从每个电影中萃取了五帧，时间均匀分布，叙述了按下的对象的变形。最后，将数据获取给神经网络，自动找寻认识模式和硬度测量的变化之间的相关性。

所获得的系统将视频帧作为输出，并以十分低的精度产生硬度分数。二、妨碍视图一般来说，自律机器人将用于某种计算机视觉系统来指导其对环境中物体的操控。这样的系统可以获取关于对象的方位的十分可信的信息，直到机器人向下掉落物体。尤其是如果物体较小，很多东西将被机器人的夹子把手，使方位估算更为艰难。

因此，在机器人准确地必须告诉对象的方位的方位，其估算显得不可信。GelSight本身就是基于摄像头的，所以它的数据输入比其他触觉传感器的数据更加更容易与视觉数据展开构建。在实验中，装有GelSight的夹具的机器人必需逃跑一把小螺丝刀，将其从皮套中放入并将其撤回。

当然，GelSight传感器的数据并没叙述整个螺丝刀，只是一小部分。但是，只要视觉系统对螺丝刀的初始方位的估算准确到几厘米，算法就可以推断出GelSight传感器认识到的螺丝刀的哪一部分，从而确认螺丝刀在机器人手中的方位。

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