本文引用了地址。触摸是机器人感知世界的非常重要的方法。触觉传感器技术正在不断改进，从传统的压电和压电电脑到灵活的触觉传感器以及当今的电子皮肤，技术的重复速度不断加速。其中，AI的传感器和触觉模型的构建对于提高机器人和环境适应性的互动能力很重要。借助这些技术，塔山技术试图获得灵活的物品，例如豆腐和炸薯条。最近，该公司市场营销和生态副总裁Fu Yihui在“中国2025年人类机器人生态学会议”上引入了“ AI模型的Háptic传感器和结构”。 1第二大传感器市场：根据VMR的研究，全球触觉传感器市场在2021年超过1,12.5亿美元，2028年达到260.8亿美元。值得一提统计数据，人形机器人市场尚未爆炸。实际上，人形机器机器的敏捷手是其中心成分之一，其中触觉感觉是敏捷手的核心功能之一。因此，触觉感觉非常重要，并且可能成为人形机器人的感觉，这是与视觉相距第二大的人，无疑为触摸传感器的轨道提供了新的冲动波。当前的人形机器人生长浪潮主要是由于AI模型的赋权，因为人形机器人是最佳的化身智能载体，并催化了人形机器人机器人行业的出现。两次触摸的重要性是2024年最受欢迎的在线视频之一，是斯坦福·阿罗哈（Stanford Aloha）团队的智能家庭任务视频。但是，仍然有许多问题必须通过执行和执行实际任务来解决。例如，有对AI模型的支持，但是当时的图像已解决触觉感觉的问题。如果您失去触摸会发生什么？人类患有罕见疾病，意味着失去接触。当服用物体时，患者更多地取决于做出行为判断的愿景。因此，通过抓住灵活的对象，它们倾向于抓挠灵活且脆弱的元素。同时，患者还张开双手并抓住他们以获得更大的失败耐受性。我们发现，对人类和化身机器人的感知非常重要。 3触觉感知疼痛是缺乏高度适应性算法的第一个。触摸和视力不同。视觉基础层根据音调和相应的亮度构建数据。触觉数据是多维的。例如，当一个人拿了一篇文章时，他首先决定是冷还是热，干还是油腻。同时，还有一组相应的触觉尺寸，例如触摸，压力和湿滑。这种多维触觉随后必须分析。此外，要承认它需要的基础硬件。基础硬件可以实现高精度测量吗？您能满足低潜伏期和低能消耗的需求吗？此外，触摸是作为触及整个身体的人分布的。目前，就机器人而言，至少有五只敏捷的指尖手带有触觉感觉，带有垫子和棕榈树。这包括多个触觉检测单元之间的复制和共同控制。为什么这是重点和痛点？当您使用另一个触摸检测单元播放时，您将成为一个在一侧玩Alephant的盲人。因此，您必须判断它是冷还是冷，材料等。换句话说，您必须确定一系列物理数量的变化。 4触摸传感器的一般结构。不幸的是，没有高度集成在市场中的标准化解决方案。通用触觉传感器可以分为几个部分E五个手指的手指尖端，包括集成的感知和控制效果，因为它们想执行相应的任务。什么是主要原因？他通常不释放双手来保护自己，只是一个男人喝了一杯热水。当涉及机器触摸时，我们想解决边缘的这种类型的问题。除指尖外，还有指尖和手掌，因此还有一定水平的空间分辨率。因为在捕捉文章时，人们会使用手掌使您难以触摸文章的触摸更加困难，因为您可以做出决定。此外，机器人臂（大腿大小）通常需要检测预防碰撞，以确保未来的人类计算机相互作用和其他情况的安全性。就行李箱而言，人类计算机相互作用和环境意识的能力与体现的身体有关。这需要良好的战术一致性LE传感器，要么与单个触摸传感器的相应数据一致，要么是不同的传感器的一致性。这是确保可用并可以构建基础数据的基础，并且它也是坚固，稳定且耐用的基础。 5触摸是“概括”场景的重要支持。为什么触摸现在更重要？在工业生产的第一线中提到的触觉最少的原因是，许多目标都是工业生产线的建立，其任务的所有目标，运动控制和相应的力量都可以预先建立。但是，从化身或人形机器人的角度来看，2024年行业中最多提到的单词是“概括”，即如何在各种应用中概括场景的闭环。就触觉系统而言，人们将触觉执行分为三个部分：抓取，移动，发送和支持概括能力的封闭电路几种情况。 ●抓取。抓取对象可以分析一系列触觉尺寸信号，其中包括接触，压力，滑动，温度，湿度和扭矩，同时在此过程中对适应力的自适应理解。这是一个原则，即将最小力量施加到客观对象以避免滑动将使您确定自己已经获得了一个元素。例如，当我抓到豆腐时，我的技能手停止了。因为在此过程中，技能手正在确定豆腐是否被抓住了？如果豆腐滑动，请用熟练的手调整它，以使其保持靠近并进行以下运动。这是实现适应性理解的过程。 ●它将移动。在运动或提交过程中，例如拿一杯水和柔性材料，重心的中心或形式在运动过程中偶尔会发生变化。逆触觉传感器需要能够进行相应的识别实时的3D力量。 Sterothes是真实的 - 时间摩擦识别。因此，塔山技术的解决方案是实现对正常力量，切向力等的实际认可，而不是投资算法。因为在某些领域，在算法的投资中，相应的节奏可能会失败。首先，我们动态捕获静态摩擦场景。当基于一维力传感器时，不可能感觉到静态摩擦的变化，因为它们并未通过相应的路径和运动趋势实际确定。例如，在倾倒过程中，如果基于触摸传感器，自适应设置将为您带来更强的感觉。 ●发送。在演示过程中，大多数人形机器人都在接触或拉动文章。中心问题是缺乏触觉意识。塔山技术可以提供真实的时间识别和静态摩擦判断。在Tashan TeCHNOLOGY示范图，此值发生了暂时的变化，因为当一个人放置文章时，桌面支撑和静态摩擦将相应取消。这允许将元素放置在人类计算机交互情况下轻轻地给出。在展览中，塔山技术还展示了对元素的概括和直接捕获并发送它们。 6个触觉AI在触摸轨道上。 Tashan Technology拥有自己的基础芯片Ruby，在那里开发了第一个芯片，炸土豆宽松。与支持面向AI的视觉的市场中常用的ANN算法不同，Tashan Technology接纳了针对AI的触觉脉冲的神经元网络算法（SNN）。在SNN延迟和低能消耗下，使其更适合异步体系结构的特征。塔山技术的基础芯片是带有高精度信号链芯片的触觉数字混合动力芯片G MCU在数字端和模拟端。该核位于CDC上，是一种反式传输架构数字，模拟也可以接受SNN的分区和分层架构。它还具有基于双电流的瀑布，可以大规模实施多个芯片和触摸传感器。当塔山技术芯片推出时，一些专家评论说，这是世界上数字化混合动力车的第一个框架，也是第一个基于SNN的工业用途芯片。模拟芯片部分（该芯片的核）也与三个主要的国际模拟芯片制造商进行了比较，超过了核指标。 6.1机器人手臂中的右光束●在接触类型的方向上，Tashan Technology提供了多种触觉传感器产品。有单点触觉传感器和多点DOT矩阵产品。独特的观点是基于三维结构，具有出色的灵敏度和感知趋势。多点是一种现已用于商业用途的形式。基于对切向力量的真实时间3D感知，我们可以就位置和方向发表良好的判断。 DOT矩阵设计用于几种情况，在这种情况下，客户具有空间和位置分辨率的空间，例如最终效应器需求，例如两个手指，三个手指和五个手指夹。此外，Tashan的技术还达到了多个触摸单元的协调识别，以执行一定数量的材料识别并提高坟墓的成功率。 ●非接触技术还提供了接触识别的培训。例如，可以通过缺乏接触来识别相应的对象材料。此外，塑料和玻璃之类的材料不容易区分，已经达到了一定水平的视觉质量。有效的区别。在机器人部门的阶段，人们对与人互动时的安全感兴趣计算机。塔山技术解决方案可以帮助防止非接触式失败。在最初的几天中，将溶液放置在特定的关节中。目前，机器人臂关节，整个机器人臂甚至机器人的身体都有一些塔山技术。实施塔山技术的应用也可以实现多层的识别。即使有一本书，您也可以检测到它后面是否有一只手，从而避免了人类反应的障碍。 6.2本体论/机器人树干本体论/躯干，塔山技术专注于具有大面积矩阵的触觉传感器，以改善人形机器人和人类计算机相互作用的应用。同时，它根据柔性材料适应了几种物理需求。 6.3 Tashan CR模型技术模型与触觉有关。通常，它与视觉大不相同，并且具有多种特征。首先，触觉数据属于离散类型，t之间存在一定的相关性WO视觉摄像机（例如双眼室）。因此，当您创建模型时，会有一个相关性来支持它们。但是，触摸的感觉是不同的，而且非常个性化：当不同的触觉检测单元与多个地方接触时，很难找到数据的相关性。其次，当人们使用灵活的触觉传感器来获取文章时，这是一个灵活性和灵活性过程。当您收集数据时，您会看到每次采用的基础数据值会更改。因此，毫无疑问，这给模型带来了巨大的挑战和挑战。在这里，Tashan Technology积累了超过500,000个数据库，以获取具有不同目标的对象。塔山技术（Tashan Technology）在2024年发表了一篇文章，并指出，基于一系列具有不同空间分辨率的不同触摸传感器和触觉传感器的实验室测试，进行了一系列的握持测试。最后的结论是，t之间没有正相关相应触摸传感器的数据密度及其感知精度。有一些点具有最精确和最高质量的空间分辨率，并制作了相应的抓地力。在一般触觉意义的基本数据方面，塔山技术目前正在创建一系列标准，并希望建立与整个行业中基本的触觉意识相关的标准。差异地址，塔山技术还希望促进与触觉相关的各种技术途径和数据的交换和互操作性，以更好地支持建立哈蒂奇维度模型。 2024年，Tashan的技术参与了人形机器人机器人和智能标准的制定，指的是自动驾驶L1-L5，并将其分为G1中的G1。 G1阶段与工厂阶段有关。 G2和G3阶段使您可以在日常生活中执行任务。 G5是未来的最终一般信息。当前的ly，大多数制造商都在G1-G3阶段发现，但是一步一步达到G5仍然很困难。 7数据混合物建议在数据融合之前执行相应的数据混合物。如何了解数据混合物？当人形机器人使用愿景来获得长任务时，长任务将分为一系列的子图案，并通过其自己的技术接纳和执行每个相应子塔的封闭环。拆卸后，触觉能力执行相应功能的几个闭环，并承认任务的发展。实际上，在这种ETDATA任务组合/混合物中，可以更好地实施垂直场景的某些应用。另外，它具有感知空间的能力。 Tashan的技术还基于对几个目标的相应触觉识别的基础数据库，并执行数据综合/混合训练，这意味着将迁移算法应用于模拟和真实环境。 8 tash一家技术公司成立于2017年底，其研发团队由Tsinghua大学和曼彻斯特大学的员工组成。首先，解决了触觉算法的问题。该方法是分析多维触觉信号，然后流动的基础芯片形成一个完整的解决方案，以集成软件和硬件。在人形机器人的方向上，它主要提供触觉传感器和电子皮肤。至于团队，算法设备由Tsinghua团队组成，从传感器到芯片的团队是普通话。 Tashan Technology在2022年成功地削减了筹码，并在2023年和2024年在与机器人有关的投资上投入了很多资金。该公司已要求拥有200多家专利。除了传感器本身，还有模型。塔山技术已经在促进了计划于2025年第二季度推出的触觉识别模拟的内部测试。熟练的Ttashantechnology的手指的传感器可以采用鸡蛋和薯条和柔性豆腐等脆弱的成分。芯片地址：目前，构建产品的芯片是质量生产的，下一步是用于汽车规格和电器消费的芯片。