您可以想象一下，如果利用一只手抓住重物，比如重型管扳手，您可能會用整個手指來抓住扳手，而不僅僅是指尖。皮膚中的感覺受體沿著每個手指的整個長度延伸，會將有關您正在抓握的信息發送到大腦。

在機器人手中，利用攝像頭獲取所抓取物體信息的光學式觸覺傳感器小而扁平，因此通常位于指尖。反過來，這些機器人僅使用指尖來抓取物體，通常是捏住動作。這限制了他們可以執行的操作任務。

據麥姆斯咨詢報道，近期，麻省理工學院（MIT）的研究人員開發了一款名為“GelSight Svelte”的光學式觸摸傳感器，該傳感器長而彎曲，形狀像人類手指，可在大面積范圍內提供高分辨率觸覺傳感功能。該傳感器使用兩個鏡子反射和折射光線，以便位于傳感器底部的一個攝像頭可以沿著整個手指的長度進行觀察。

此外，研究人員還構建了具有柔性骨架的指形傳感器。通過測量手指觸摸物體時骨架的彎曲程度，他們可以估計施加在傳感器上的力。

研究人員利用GelSight Svelte觸覺傳感器制作了一只機器人手——利用其三個手指的整個傳感區域，能夠像人類一樣抓住重物。該機器人手還可以執行與傳統機器人抓手相同的捏住動作。

麻省理工學院機械工程專業研究生Alan (Jialiang) Zhao說道：“因為我們的GelSight Svelte觸覺傳感器是人類手指形狀的，所以可以用它來針對不同的任務進行不同類型的抓握，而不是對所有物體都使用捏住——平行夾爪器只能做這么多。因此，我們的傳感器確實可以賦能機器人，執行各種操作任務，開辟新的應用可能性。”

Zhao與大腦和認知科學系視覺科學教授、計算機科學和人工智能實驗室（CSAIL）成員Edward Adelson共同撰寫了這篇關于GelSight Svelte觸覺傳感器的論文，并在IEEE智能機器人與系統會議上發表。

傳統光學式觸覺傳感器中使用的攝像頭受到尺寸、鏡頭焦距和視角的限制。因此，這些觸覺傳感器往往又小又平，被限制在機器人的指尖上。

如果感應區域較長（更類似于人類手指），則攝像頭需要放置在離感應表面更遠的地方才能觀察到整個區域。由于機器人夾具的尺寸和形狀限制，這尤其具有挑戰性。

Zhao與Edward Adelson使用兩個鏡子解決了這個問題，這兩個鏡子將光線反射和折射到位于手指根部的單個攝像頭上。

GelSight Svelte觸覺傳感器集成了一個位于攝像頭對面的平面傾斜鏡子和一個位于傳感器背面的長曲面鏡子。這兩個鏡子使攝像頭可以沿著整個機器人手指的長度看到感應表面的反射光。

為了優化鏡子的形狀、角度和曲率，研究人員設計了一款模擬光的反射和折射的軟件。“通過該軟件，我們可以輕松地調整鏡子的位置以及它們的彎曲方式，以了解我們實際制造傳感器后的成像效果如何。”Zhao解釋道。

鏡子、攝像頭和兩組照明LED連接到塑料骨架上，并封裝在由硅膠制成的柔性外殼中。攝像頭從內部觀察機器人手指皮膚背面；根據變形情況，攝像頭可以看到接觸發生的位置并測量物體接觸表面的幾何形狀。

此外，由于GelSight Svelte觸覺傳感器上不同位置的顏色飽和度，紅色和綠色LED陣列可以讓攝像頭感知抓握物體時凝膠被按下的深度信息，即使用顏色飽和度信息來重建所抓取物體的3D深度圖像。

該觸覺傳感器的塑料骨架使其能夠確定本體感覺信息，例如施加到機器人手指的扭轉力矩。當抓住物體時，骨架會彎曲。研究人員使用機器學習（ML）根據骨架變形來估計施加到觸覺傳感器上的力。

“確保鏡子的曲率與我們在軟件模擬中的曲率相匹配是非常具有挑戰性的。另外，我意識到有些強力膠會抑制硅的固化。我們需要進行大量實驗才能制造出真正有效的傳感器。”Zhao補充道。

完善設計之后，研究人員測試了GelSight Svelte觸覺傳感器，將螺釘等物體按壓到傳感器上的不同位置，以檢查成像清晰度并了解它確定物體形狀的能力。

研究人員還使用三個GelSight Svelte觸覺傳感器構建了機器人手，可以執行多種抓握操作，包括捏住、橫向捏握以及使用三個手指的整個感應區域的強力抓握。

三指強力抓握功能使機器人手能夠更穩定地抓住較重的物體。然而，當物體非常小時，捏住仍然有用。Zhao說，能夠用一只手執行兩種類型的抓握將使機器人具有更多的多功能性。

展望未來，研究人員計劃增強GelSight Svelte觸覺傳感器，使其變成鉸接式，可以在關節處彎曲，更像人類的手指。

斯坦福大學機械工程助理教授Monroe Kennedy III表示：“手指形光學式觸覺傳感器允許機器人使用廉價的攝像頭來收集表面接觸的高分辨率圖像，并通過觀察柔性表面的變形，估計接觸形狀和施加的力。這項工作代表了機器人手指設計的進步，改進了全手指的感知范圍和操作能力。提高機器人的觸覺并接近人類的能力是必要的，這也是開發能夠執行復雜、靈巧任務的機器人的一種催化劑。”

審核編輯：劉清