ロボットセンシングは、ロボットが能力を感知するように意図されたロボット科学のサブ領域であり、その結果、ロボットはより人間的である。 ロボットセンシングは主に、ロボットに視覚、触覚、聴覚、移動能力を与え、環境フィードバックを必要とするアルゴリズムを使用します。

ビジョン
方法
視覚検知システムは、伝統的なカメラ、ソナー、レーザーから、識別コードを放射する物体上のタグに無線信号を送信する新しい技術無線周波数識別（RFID）に基づくことができる。 4つの方法はすべて、感覚、推定、およびマッチングの3つの手順を目指しています。

画像処理
優れたロボット視覚を必要とするアプリケーションでは画質が重要です。 異なるスペクトルおよび異なる焦点の画像を融合するためのウェーブレット変換に基づくアルゴリズムは、画像品質を改善する。 ロボットは、結果として得られる改善された画像からより正確な情報を収集することができる。

使用法
視覚センサは、ロボットが周囲を識別し、適切な処置をとるのに役立ちます。 ロボットは、視覚センサからインポートされた直近の環境の画像を分析する。 結果は理想的な中間または最終画像と比較され、中間または最終目標に達するように適切な動きを決定することができる。

タッチ
信号処理
接触感知信号は、ロボット自身の動きによって生成することができる。 正確な操作のために外部触覚信号のみを識別することが重要です。 以前の解決法では、静止していると見なされる信号統計の事前知識に依存するウィーナーフィルタを使用していました。 最近のソリューションは、ロボットのロジックに適応フィルタを適用します。 これにより、ロボットは内部の動きの結果として生じるセンサ信号を予測し、これらの誤った信号をスクリーニングすることができます。 この新しい方法は、接触検出を改善し、誤った解釈を減らす。

使用法
タッチパターンは、ロボットがインタラクティブなアプリケーションで人間の感情を解釈できるようにします。 4つの測定可能な特徴（力、接触時間、反復、および接触面積の変化）は、時間決定木分類器を介してタッチパターンを効果的に分類し、時間遅延を説明し、それらを人間の感情に最大83％の精度で関連付ける。 一貫性指数は最後に適用され、一貫性のない反応を防ぐためにシステムの信頼水準を評価します。

ロボットは、水道管などの敵対的な環境で表面のプロファイルをマッピングするためにタッチ信号を使用します。 従来は、所定の経路がロボットにプログラムされていました。 現在、タッチセンサの統合により、ロボットはまずランダムなデータポイントを取得します。 ロボットのアルゴリズムは、所定の幾何プリミティブのセットに従って次の測定の理想的な位置を決定する。 これにより、効率が42％向上します。

近年、タッチを相互作用の刺激として使用することは、多くの研究の対象となっている。 2010年には、タッチを含む人間の相互作用からの多くの刺激に反応するロボットシールPAROが建設されました。 このような人間 – ロボット相互作用の治療上の利点はまだ研究されているが、非常に肯定的な結果を示している。

聴覚

信号処理
正確なオーディオ・センサーは、内部ノイズの寄与が低いことが要求されます。 従来、オーディオセンサは、音響アレイとマイクロフォンを組み合わせて内部ノイズレベルを低減していました。 最近の解決策は、圧電素子を組み合わせる。 これらの受動素子は圧電効果を利用して力を電圧に変換するので、内部ノイズの原因となる振動を除去することができます。 平均して約7dBまでの内部ノイズを低減することができます。

ロボットは、漂遊ノイズを音声命令として解釈することがあります。 現在の音声活動検出（VAD）システムは、複素スペクトル円重心（CSCC）法および最大信号対雑音比（SNR）ビーム形成器を使用する。 人間は通常、会話をするときに相手を見るので、2つのマイクを備えたVADシステムでは、2つのマイクの信号強度を比較することによって、ロボットが指導音声を見つけることができます。 現在のシステムは、テレビや側面から来る音響装置によって生成される背景雑音に対処することができる。

使用法
ロボットは、私たちが話す方法で感情を知覚することができます。 音響的および言語的特徴は、一般に、感情を特徴付けるために使用される。 7つの音響特徴と4つの言語特徴との組み合わせは、1つの特徴集合のみを用いる場合と比較して認識性能を向上させる。

音響機能
期間
エネルギー
ピッチ
スペクトラム
ケプストラム
音声品質
ウェーブレット

言語機能
言葉の袋
品詞
より高い意味論
ヴァリア

移動

使用法
自動化されたロボットには、そのタスクを実行するための理想的な経路を決定するためのガイダンスシステムが必要です。 しかし、分子スケールでは、個々の分子が複雑な動きやプログラムを保存することができないため、ナノロボットはそのような誘導システムを欠いている。 したがって、このような環境で動きを実現する唯一の方法は、センサーを化学反応で置き換えることです。 現在、不活性体として1つのストレプトアビジン分子と3つの触媒脚を有する分子蜘蛛は、異なるDNA折り紙に遭遇したときに開始し、追跡し、停止することができる。 DNAベースのナノロボットは、3nm /分の速度で100nm以上移動することができます。

センサの接触表面における分布圧力を測定することによって腫瘍および潜在的に癌を同定する有効な方法であるTSI手術では、過剰な力が損傷を与え、組織を破壊する可能性がある。 理想的な手術経路を決定するためのロボット制御の適用は、最大力を35％減少させ、人間の医師に比べて50％の精度向上をもたらすことができる。

パフォーマンス
効率的なロボット探索は、時間とリソースを節約します。 効率は、最適性と競争力によって測定されます。 最適な境界探索は、ロボットが四角形のセンシング領域を持ち、境界から始まり、マンハッタンのメトリックを使用する場合にのみ可能です。 複雑なジオメトリや設定では、正方形のセンシング領域がより効率的で、メトリックや開始点に関係なく、より優れた競争力を実現できます。