每年，垃圾公司筛选出大约6800万吨的回收物，相当于超过3000万辆汽车的重量。这个过程中的关键发生在快速移动的传送带上，工人必须将物品分类为纸张、塑料和玻璃等类别。这些工作枯燥、肮脏、通常也并不安全。

　　MIT计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）与耶鲁大学合作，开发了一种机器人系统“RoCycle”，可以检测物体是纸张、金属还是塑料。

　　RoCycle包括一个柔软的Teflon手，在指尖上使用触觉传感器来检测物体的大小和刚度。与任何机械臂兼容，RoCycle被发现在静止时检测材料的准确度为85％，在实际模拟输送带上准确率为63％。 RoCycle可以检测物体半径精度在30％以内，并以78％的准确度告诉“硬”和“软”物体之间的区别。

　　Teflon手也几乎完全防刺穿：它可以被一个尖锐的盖子刮掉并被针刺穿超过20次，结构损坏最小。

　　“我们机器人的感应皮肤提供触觉反馈，使其可以区分各种物体，从硬的到柔的，”麻省理工学院教授Daniela Rus说，他是一份相关论文的资深作者， “仅凭计算机视觉无法解决机器人类感知的问题，因此触觉输入至关重要。”

　　“如果像RoCycle这样的系统可以大规模部署，我们能获得单流回收的便利，同时降低多流回收的污染率，”博士生Lillian Chin说。