導讀
隨著軟體機器人技術的發展，觸覺感知在人機安全交互、可穿戴設備和醫療器械領域發揮著重要作用。如何用簡單的系統集成更多的觸覺感知、獲取更多交互信息面臨著諸多挑戰。近日，清華大學國際研究生院曲鈞天助理教授團隊在國際期刊Advanced Intelligent Systems上發表以“A Bioinspired Robotic Finger for Multimodal Tactile Sensing Powered by Fiber Optic Sensors”為題的研究性論文，并當選Volume 6, Issue 8正面封面論文（Front Cover）。該工作從嚙齒動物胡須和人類指尖的觸覺感知機制中汲取靈感，結合分布式光纖傳感技術，提出了一種具有仿生觸須和毛發狀結構的多模態觸覺感知軟機器手指，該軟體手指不僅能夠實現對物體觸碰狀態、接觸力、表面粗糙度、物體硬度、接觸位置等的感知，還能靈巧無損地抓取易碎物體和水下透明物體。
研究背景
圖1 觸覺感知的機制和過程
軟機器人技術的快速發展凸顯了觸覺感知日益增長的重要性。目前，大多數用于軟體機械手的觸覺傳感技術依賴于單個傳感器或多個觸覺傳感器陣列。然而它們提供的觸覺感知信息有限，限制了全面觸覺反饋的能力。除此之外，現有的觸覺感知系統表現出相對較低的集成水平，并且容易受到電磁干擾，從而降低了觸覺感知的精度。胡須作為嚙齒類動物的主要觸覺感覺器官，具有高靈敏度和靈活性，可實現復雜環境的導航；人類指尖皮層下含有各種感覺感受器和神經元，它們相互配合可以準確地感知來自外部物體的接觸和壓力。因此，課題組從嚙齒動物胡須和人類指尖的觸覺感知機制中汲取靈感（如圖1），利用光纖傳感器的分布式傳感優勢模擬了觸覺感知神經系統，提出了一種具有仿生觸須和毛發狀結構的多模態觸覺感知軟機器手指，以實現對多種模態的觸覺感知（圖2）。
圖2 多模態觸覺感知識別概覽
文章概述
具有觸覺感知的軟體機械手，可以收集各種觸碰交互信息，這對人機交互、可穿戴設備和機器人的靈巧操作至關重要。然而，大多數具有觸覺感知能力的軟握手的觸覺感知模式有限，限制了它們的靈活性和安全性。此外，現有的觸覺系統復雜度較高，導致其感知信號的穩定性較差。受多種生物體觸覺機制的啟發，課題組提出了一種多模態觸覺感知軟機器人手指。該手指基于改進的鰭射線結構，利用分布式光纖傳感系統作為其觸覺感知神經模擬了人類手指的觸覺能力，可以識別低至0.01 N的接觸力，具有可觀的靈敏度（106.96 mN/nm）（圖3）。
圖3 手指力感應特性
如圖4所示，我們利用懸臂梁模型設計了長度約為10mm，直徑1mm的仿生觸須，該觸須能識別三種不同觸碰方位以及辨別觸碰強度，真實的還原了嚙齒類動物的主要觸覺感覺器官。該軟體機械手指尖在不同粗細的砂紙表面上滑動時，可以有效區分砂紙的不同目數及滑動方向，在神經網絡CNN模型下的識別精度可達98.78%。
圖4 觸須感知和粗糙度識別
該仿生手指具有模擬人手指腹定位能力（視頻1）以及對不同剛度材料的識別能力（視頻2），通過建立卷積神經網絡模型，對指腹位置識別和剛度識別的準確度分別可達97.79%和98.38%（圖5）。不僅如此，該手指構成的二指平行軟體機械手對不同曲率半徑的橘子具有較高的識別能力（96%），有望在農業的無損采摘和分類中發揮重大作用。
圖5 手指腹定位與材料剛度識別
主要創新點
1、受自然世界中觸覺感知機制的啟發，我們有機融合了觸覺感知機制、仿生結構和光纖感知系統，提出一種具有仿生觸須和毛發的柔軟機器人手指；
2、該新型仿生觸須軟機器人手指集成了多模態觸覺感知能力，模擬了老鼠觸須和人體指尖的觸覺功能，實現了觸碰方位感知、接觸力感知、表面粗糙度感知、接觸位置感知和材料剛度識別等；
3、利用仿生手指的多模態觸覺感知協同作用，輕松實現對易碎物體的無損操縱，除此之外，針對水下非結構化環境，成功實現了對水下透明物體的探測與抓取，從而說明了其在不同應用領域的巨大潛力。
Advanced Intelligent System期刊介紹
Wiley旗下智能系統領域開放獲取旗艦刊。期刊收錄關于具有刺激或指令響應智能的人造裝置系統的研究，包括機器人、自動化、人工智能、機器學習、人機交互、智能傳感和程序化自組裝等前沿應用。Advanced Intelligent Systems 最新的期刊引文指標1.05，期刊影響因子7.4，在計算機科學和人工智能中分類皆為Q1。(源自Clarivate 2022)
