Original image: Moonyoung Lee et al.
This article is part of our exclusive IEEE Journal Watch series in partnership with IEEE Xplore（https://spectrum.ieee.org/collections/journal-watch/）.
农业机器人有助于农民在恶劣环境条件下收割作物，尤其是在气温持续升高的情况下。然而，制造出价格低廉、且能灵活精准地在植物密集交错的枝叶与树干间穿梭的机械臂，并非易事。
在近期的一项研究中，科研人员开发了一套名为SonicBoom的传感系统，能让自主机器人借助声音感知其接触到的物体。6月2日发表于《IEEE机器人与自动化快报》的一篇研究论文阐述了这种方法 —— 它能以厘米级精度对机器人遇到的物体进行准确定位，即实现 “感知”（https://ieeexplore.ieee.org/document/11021384）。
Moonyoung (Mark) Lee是卡内基梅隆大学机器人学院的五年级博士生，参与了SonicBoom系统的研发。他指出，目前许多自主机器人依赖一系列基于摄像头的微型触觉传感器。机器人表面覆盖着一层保护性凝胶，凝胶下方的微型摄像头通过视觉评估凝胶的形变来获取触觉信息。然而，在农业环境中，这种方法并不理想，因为植物枝条很可能会遮挡视觉传感器。此外，基于摄像头的传感器成本较高，在这种环境下也容易损坏。
Lee还提到，另一种选择是压力传感器，但为了有效感知机器人与枝条的接触，这些传感器需要覆盖机器人的大部分表面。“想象一下，用这类传感器覆盖整个机械臂表面，成本会非常高。” 他说。
于是，Lee和他的同事们提出了一种截然不同的方法 —— 依靠声音来实现感知。该系统包含一组接触式麦克风，这些麦克风能将物理接触转化为通过固体材料传播的声音信号，并对其进行检测。
SonicBoom的工作原理是什么？
当机械臂接触到枝条时，产生的声波会沿着机械臂传播，直至抵达接触式麦克风阵列。通过分析阵列中各麦克风所接收声波的特性差异（如信号强度和相位），可以确定声音的起源位置，也就是接触点的位置。
Lee指出，这种方法能将麦克风嵌入机械臂更深处。这意味着，与安装在机械臂外部的传统视觉传感器相比，它们更不容易损坏。“接触式麦克风能轻松抵御恶劣环境下的摩擦接触，” 他解释道。
此外，这种方法只需在机械臂上分散安装少量麦克风，而非用大量视觉传感器或压力传感器密集覆盖其表面。
为帮助SonicBoom更精准地定位接触点，研究人员运用了一个人工智能模型，该模型通过对机械臂进行超过18000次木杆敲击所收集的数据进行训练。结果显示，对于训练过的检测对象，SonicBoom对机械臂上接触点的定位误差仅为0.43厘米。对于未训练过的物体（例如塑料或铝制物体），其检测误差为2.22厘米。
在一项尚未发表的后续研究中，Lee和他的同事们正利用新数据训练SonicBoom，使其能够识别所接触物体的类型 —— 例如，是叶子、枝条还是树干（https://arxiv.org/abs/2505.12665）。
“有了SonicBoom，机器人可以盲目地四处触碰，并知道接触发生在何处，但归根结底，对机器人来说，真正重要的信息是：我可以继续推进吗？还是说我碰到了坚硬的树干，应该重新考虑如何移动手臂？” 他解释道。
值得注意的是，Lee表示，SonicBoom尚未在真实的农业环境中进行测试。
内容来源：IEEE电气电子工程师学会
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