長期以來，機器人研究人員一直試圖讓機器人的手變得“真正”靈巧，但這個目標(biāo)一直難以實現(xiàn)，令人沮喪。機器人的手部內(nèi)置了許多傳感器，可以在看不見的情況下操縱復(fù)雜的物體。

機器人的抓手和吸盤可以拾取和放置物品，但更靈巧的任務(wù)，如組裝、插入、重新定位、包裝等，仍然屬于人類操作的領(lǐng)域。機器手完成任務(wù)的過程有兩部分：第一部分是手指的動作可以像人的手指一樣（或者盡可能接近人的手指）；第二是擁有用手指做有用事情所需的智力。

在剛剛被Science and Systems 2023會議上接受的一篇論文中，哥倫比亞大學(xué)的研究人員展示了如何訓(xùn)練機器人手指在不掉落物體的情況下對復(fù)雜物體進行靈巧的手操作。更重要的是，操作完全通過觸摸完成，不需要視覺。

在每個手指的皮膚下面是一個柔性反射膜，在該膜下面是LED陣列和光電二極管陣列。每個LED都會循環(huán)打開和關(guān)閉一毫秒，光電二極管會記錄每個LED發(fā)出的光是如何從手指內(nèi)膜反射出去的。當(dāng)薄膜彎曲時，反射的模式會發(fā)生變化，如果手指接觸到什么東西，就會發(fā)生這種情況。經(jīng)過訓(xùn)練的模型可以將該光模式與手指接觸的位置和幅度相關(guān)聯(lián)。

因此，現(xiàn)在你的手指知道自己在觸摸什么，他們也需要知道如何觸摸某個東西，以便以你希望的方式操作它而不掉落它。在操作時，有些物體對機器人友好，有些則對機器人不利，比如形狀復(fù)雜和凹陷的物體（例如L形或U形）。在手指數(shù)量有限的情況下，進行手操作往往與確保物體保持穩(wěn)定握持不一致。這是一種叫做“手指步態(tài)”的技能，需要練習(xí)。或者，在這種情況下，它需要強化學(xué)習(xí)。研究人員使用的技巧是將基于采樣的方法（找到已知開始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)之間的軌跡）與強化學(xué)習(xí)相結(jié)合，以開發(fā)在整個狀態(tài)空間上訓(xùn)練的控制策略。

雖然這種方法效果很好，但整個非視覺的事情在某種程度上是人為的約束。哥倫比亞大學(xué)的Matei Ciocarlie說，這并不是說在黑暗或混亂中操縱物體的能力不是特別重要，只是視覺有更多的潛力：“一旦我們在混合中加入視覺反饋和觸摸，我們希望能夠?qū)崿F(xiàn)更大的靈活性，并有一天開始接近人手的復(fù)制?！?/p>