觸覺(jué)感知技術(shù)在人機(jī)交互領(lǐng)域具有重要價(jià)值。分布在軟體機(jī)械手的觸覺(jué)傳感器能夠在非結(jié)構(gòu)化的場(chǎng)景交互中為人們提供多模態(tài)感知信息，如接觸狀態(tài)（穩(wěn)態(tài)、滑動(dòng)、扭轉(zhuǎn)等）、表面特征（粗糙度、紋理、曲率等）、物理屬性（形狀、重量、剛度等），這些信息對(duì)于機(jī)器人與環(huán)境、環(huán)境與人、人與機(jī)器人的安全交互起到了至關(guān)重要的作用。具有觸覺(jué)感知的軟體機(jī)械手更加智能化，且更具安全性與靈活性，可在醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、軍事等領(lǐng)域得到更廣泛應(yīng)用。

圖1 觸覺(jué)感知軟體機(jī)械手

近日，清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院曲鈞天助理教授的海洋軟體機(jī)器人與智能傳感實(shí)驗(yàn)室（Ocean Soft-Robot and Intelligent Sensing Lab，OASIS-LAB）針對(duì)軟體機(jī)械手的觸覺(jué)感知技術(shù)發(fā)表綜述文章，文章從傳感原理及結(jié)構(gòu)層面分別介紹了幾種不同類(lèi)型的觸覺(jué)傳感器，討論了應(yīng)用于軟體機(jī)械手觸覺(jué)感知傳感器的特點(diǎn)，其次介紹了不同的觸覺(jué)感知模態(tài)和感知方法，進(jìn)而介紹了觸覺(jué)感知軟體機(jī)械手在不用領(lǐng)域中的場(chǎng)景應(yīng)用。最后，文章探討了目前應(yīng)用于軟體機(jī)械手的觸覺(jué)感知技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)，并給予了一些研究思路和解決方案。

圖2 電容、壓阻和壓電觸覺(jué)傳感器

應(yīng)用于軟體機(jī)械手的觸覺(jué)傳感器（圖2）主要包括電容式觸覺(jué)傳感器、壓阻式觸覺(jué)傳感器、壓電式觸覺(jué)傳感器、基于視觸覺(jué)傳感器、光纖布拉格光柵觸覺(jué)傳感器、摩擦電式觸覺(jué)傳感器、電磁式觸覺(jué)傳感器、智能紡織品和纖維等先進(jìn)的觸覺(jué)傳感器，并針對(duì)不同典型觸覺(jué)傳感器的主要性能（如靈敏度、量程、分辨率等）及傳感優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了對(duì)比分析。此外，作者還討論了觸覺(jué)傳感器系統(tǒng)集成方法，包括用于檢測(cè)各種刺激的先進(jìn)觸覺(jué)傳感器、數(shù)據(jù)傳輸與功耗管理。

圖3 物體屬性觸覺(jué)感知技術(shù)的應(yīng)用

與傳統(tǒng)的剛性機(jī)械手相比，軟體機(jī)械手具有與非結(jié)構(gòu)化環(huán)境交互更安全、變形能力更靈活的優(yōu)點(diǎn)，為了增強(qiáng)智能感知能力，如圖3所示，研究人員采用了大量的觸覺(jué)傳感器來(lái)獲取抓取物體信息。作者分別從力感知、物體屬性感知、滑動(dòng)感知，以及融合感知四個(gè)方面分別探索了不同的觸覺(jué)感知模態(tài)，分析并對(duì)比了用于軟抓手觸覺(jué)感知的典型機(jī)器學(xué)習(xí)方法。此外，作者還討論了用于軟抓手的觸覺(jué)傳感技術(shù)的特殊要求。

圖4 具有觸覺(jué)感知的軟體機(jī)械手在水下與醫(yī)療方面給的應(yīng)用

近年來(lái)，機(jī)器人和剛性機(jī)械手得到了廣泛的應(yīng)用，而軟體機(jī)械手的出現(xiàn)，將任務(wù)操作的性能提高到了一個(gè)新的層面（如圖4）。作者分別從水下、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、工業(yè)領(lǐng)域介紹了軟體機(jī)械手的應(yīng)用場(chǎng)景，如水下活體生物抓取、神經(jīng)假肢、果蔬采摘與分類(lèi)、貨物搬運(yùn)等。

盡管多年來(lái)，觸覺(jué)技術(shù)取得了重大發(fā)展，并吸引了越來(lái)越多的研究興趣，但在這一領(lǐng)域的應(yīng)用仍處于早期階段?；仡櫼酝难芯浚髡咛岢隽艘韵氯孕杩朔奶魬?zhàn)：

（1）研發(fā)先進(jìn)的觸覺(jué)感知傳感器。目前的柔性觸覺(jué)傳感器，其耐用性和可靠性低、復(fù)雜度高、兼容性較差、靈活性低、壽命低。此外，用于大面積壓力檢測(cè)的觸覺(jué)傳感器陣列，以及旨在獲得多種傳感器功能的多模態(tài)觸覺(jué)傳感器將成為集成觸覺(jué)傳感器系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)，該領(lǐng)域尚未取得重大突破。

（2）算法的有效性不足。近年來(lái)，CNN、DNN、SVM等機(jī)器學(xué)習(xí)算法被廣泛應(yīng)用于觸覺(jué)感知信息的分析。然而，人工智能算法訓(xùn)練時(shí)間成本較高，且泛化能力仍然不足，導(dǎo)致感知的準(zhǔn)確性不是很高。因此，高效的算法在處理軟體機(jī)械手的觸覺(jué)感知信息方面具有重要作用。

（3）欠缺可靠的控制策略。目前，大多數(shù)軟體機(jī)械手僅停留在觸覺(jué)感知水平，為了使軟抓器安全、自適應(yīng)地抓取目標(biāo)，基于觸覺(jué)傳感器的觸覺(jué)信息需要可靠的閉環(huán)控制策略。由于軟材料的影響，這些閉環(huán)控制策略必須具有快速響應(yīng)、高控制精度和抗干擾等特點(diǎn)。

（4）成本方面。降低軟抓手的復(fù)雜觸覺(jué)感知系統(tǒng)的成本也不容忽視，不僅要考慮觸覺(jué)傳感器的成本，還要考慮硬件設(shè)備、控制系統(tǒng)、軟件等的成本。

為了解決觸覺(jué)傳感技術(shù)在軟抓手應(yīng)用中面臨的挑戰(zhàn)，未來(lái)可考慮以下幾方面進(jìn)行深入研究：

（1）結(jié)構(gòu)：為提高觸覺(jué)感知性能，除傳統(tǒng)的創(chuàng)新手段改善微觀工程結(jié)構(gòu)外，我們還可從自然界中汲取靈感，利用仿生機(jī)制設(shè)計(jì)各種微觀觸覺(jué)感知結(jié)構(gòu)，如捕蠅草的應(yīng)激反應(yīng)、小鼠的觸須等。

（2）材料：考慮采用非聚合物材料，可通過(guò)創(chuàng)造額外的自由體積空間來(lái)減少聚合物鏈的變形，以提高傳感器的響應(yīng)速度，解決粘彈性引起的遲滯效應(yīng)。此外，開(kāi)發(fā)出更具生物相容性和類(lèi)似生命性的新型軟材料，以及抗疲勞的天然合成人工肌肉組織。

（3）制造方法：在3D打印的基礎(chǔ)上發(fā)展可以從多個(gè)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整的增材制造技術(shù)，如可變剛度材料打印、微納米多層結(jié)構(gòu)材料打印等。

（4）算法及控制：一是結(jié)合大模型開(kāi)發(fā)更高效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)海量觸覺(jué)信息的精準(zhǔn)識(shí)別，二是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制與經(jīng)典控制方法結(jié)合實(shí)現(xiàn)軟抓手的精準(zhǔn)操作。

相關(guān)研究成果以“軟體機(jī)械手的觸覺(jué)傳感技術(shù)研究進(jìn)展”（Recent Progress in Advanced Tactile Sensing Technologies for Soft Grippers）為題，發(fā)表在國(guó)際期刊《先進(jìn)功能材料》(Advanced Functional Materials)上。

該項(xiàng)目得到了國(guó)家自然科學(xué)基金、深圳市“鵬城孔雀計(jì)劃”、北京市“青年人才托舉工程”、清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院科研啟動(dòng)基金、交叉科研創(chuàng)新基金和海外合作基金等項(xiàng)目的資助。

審核編輯：劉清