摘要

該科研成果在對操作精度有極高要求的輔助手術(shù)、高精密組裝類(lèi)工作以及航空航天、應急響應等領(lǐng)域有廣泛的落地場(chǎng)景，并有望推動(dòng)機器人技術(shù)在醫療、工業(yè)制造、特殊環(huán)境作業(yè)等領(lǐng)域的落地應用。

機器手作為人形機器人與外界交互的重要媒介，是機器人功能性的直接體現，需要“人手”參與的工作都是機器手的應用場(chǎng)景，在特定場(chǎng)景(如精密裝配)中展現出超越人類(lèi)手部的穩定性。2025年6月9日，由北京大學(xué)人工智能研究院、北京大學(xué)武漢人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大學(xué)工學(xué)院和倫敦瑪麗皇后大學(xué)聯(lián)合組成的科研團隊在《自然·機器智能》(Nature Machine Intelligence)上發(fā)表題為“Embedding high-resolution touch across robotic hands enables adaptive human-like grasping”的論文，標志著(zhù)該團隊在高分辨率觸覺(jué)感知機器手領(lǐng)域取得重要進(jìn)展。由于其可提供超越人類(lèi)手部穩定性的操作，該科研成果在對操作精度有極高要求的輔助手術(shù)、高精密組裝類(lèi)工作以及航空航天、應急響應等領(lǐng)域有廣泛的落地場(chǎng)景，并有望推動(dòng)機器人技術(shù)在醫療、工業(yè)制造、特殊環(huán)境作業(yè)等領(lǐng)域的落地應用。

圖1. Nature Machine Intelligence截圖

研究團隊開(kāi)發(fā)的F-TAC Hand(基于全手觸覺(jué)的機器人仿生手，Full-hand Tactile-embedded Biomimetic Hand，簡(jiǎn)稱(chēng)F-TAC Hand)是國際首個(gè)同時(shí)具備全手高分辨率觸覺(jué)感知和完整運動(dòng)能力的機器手系統。
 
　　隨著(zhù)人類(lèi)的進(jìn)化，手部的功能由攀爬轉為使用工具，并逐漸掌握了精準抓握能力。手部既是人類(lèi)改造自然與外界交互的核心器官，也是智能的核心載體。人的手部具有結構高度復雜、功能極為精密的特點(diǎn)，手部由27塊骨骼和34塊肌肉組成，提供了24個(gè)自由度的靈活性，對人類(lèi)手部功能的研究是具身智能與機器人學(xué)科研的前沿領(lǐng)域。
 
　　在以往的研究中，觸覺(jué)反饋與運動(dòng)能力的整合被認為是機器人研究領(lǐng)域中的關(guān)鍵挑戰之一。F-TAC Hand通過(guò)傳感器與結構一體化設計成功突破了這一瓶頸。首先，從硬件角度來(lái)看，如何避免觸覺(jué)傳感器的引入對機器人的運動(dòng)靈活性造成影響是第一個(gè)難題，同時(shí)當前的觸覺(jué)傳感技術(shù)在覆蓋率、分辨率和耐久性等方面仍難以滿(mǎn)足實(shí)際應用需求。其次，即便獲得了具備高分辨率觸覺(jué)感知能力的機器手，如何高效地處理大量的觸覺(jué)數據，并以此驅動(dòng)每個(gè)關(guān)節協(xié)同運動(dòng)，使其在高自由度空間中像人一樣完成復雜的任務(wù)，依然是一個(gè)亟待解決的難題。
 
　　聯(lián)合科研團隊取得的成果是首次在保持完整運動(dòng)能力的前提下，實(shí)現了機器手掌表面70%區域的高分辨率觸覺(jué)覆蓋，使機器人能夠像人類(lèi)一樣通過(guò)觸覺(jué)反饋進(jìn)行精確操作和適應性抓取。
 
　　目前主流的機器手或抓取器由于缺乏豐富的觸覺(jué)反饋，難以應對動(dòng)態(tài)環(huán)境中的復雜操作任務(wù)。人類(lèi)手部的靈活性和適應性很大程度上依賴(lài)于其密集的觸覺(jué)傳感能力，能夠精確感知并調整抓握過(guò)程——例如在抓取裝滿(mǎn)水的杯子與空杯子時(shí)，人類(lèi)會(huì )自然地調整抓握位置、角度和力度。然而在機器人領(lǐng)域，如何在不影響運動(dòng)功能的前提下實(shí)現全手觸覺(jué)覆蓋一直是個(gè)技術(shù)難題(圖2)。
 
　　針對這一挑戰，研究團隊開(kāi)發(fā)的F-TAC Hand在高分辨率觸覺(jué)傳感方面取得突破。其觸覺(jué)傳感器覆蓋了手掌表面70%的區域，空間分辨率達0.1毫米(相當于每平方厘米約10,000個(gè)觸覺(jué)像素)，遠超商用機器手的感知能力。
 

圖2. F-TAC Hand與人手比較

 
　　F-TAC Hand的設計靈感來(lái)源于人類(lèi)手部的生物結構，其觸覺(jué)系統模擬了人類(lèi)手部的兩大關(guān)鍵要素：遍布皮膚的密集觸覺(jué)傳感器陣列和高效處理海量感覺(jué)輸入的神經(jīng)機制。研究團隊通過(guò)將17個(gè)高分辨率觸覺(jué)傳感器以6種不同配置集成在一起，并巧妙地將傳感器同時(shí)作為感知元件和結構部件，在不影響靈活性的情況下實(shí)現了前所未有的觸覺(jué)覆蓋范圍。這種仿生設計使F-TAC Hand能夠像人類(lèi)手掌一樣，在抓取過(guò)程中實(shí)時(shí)感知接觸變化并快速調整，從而顯著(zhù)提升了機器人在不確定環(huán)境中的操作穩定性。
 
　　針對機器手高度關(guān)節靈活性帶來(lái)的控制挑戰，研究團隊開(kāi)發(fā)了一種基于概率模型的智能算法，能夠生成涵蓋人類(lèi)19種常見(jiàn)抓取類(lèi)型的多樣化策略。在實(shí)現多物體同時(shí)抓取這一靈巧性關(guān)鍵測試中，F-TAC Hand展現出卓越的適應性智能機制。與簡(jiǎn)單的雙指夾持單一物體不同，該系統通過(guò)精確的全手接觸檢測和動(dòng)態(tài)運動(dòng)策略調整，實(shí)現了對多個(gè)物體的精準穩定抓取。這種智能控制架構有效解決了復雜抓取場(chǎng)景下的操作難題。
 
　　在現實(shí)環(huán)境中執行多物體序列抓取任務(wù)出現較大執行誤差，無(wú)法繼續執行后續抓取時(shí)，F-TAC Hand能夠在約100毫秒內通過(guò)觸覺(jué)反饋感知到這一情況并快速切換至替代策略，確保任務(wù)完成。為驗證這一技術(shù)的實(shí)際效果，研究團隊在600次真實(shí)世界實(shí)驗中評估了F-TAC Hand的多物體抓取能力。結果表明，相比沒(méi)有觸覺(jué)反饋的系統，F-TAC Hand在面臨執行誤差和物體碰撞風(fēng)險時(shí)表現出顯著(zhù)的適應性?xún)?yōu)勢，平均成功率從53.5%提升至了100%。這種基于觸覺(jué)的閉環(huán)反饋機制，使F-TAC Hand能夠像人類(lèi)一樣，在不確定環(huán)境中保持高效靈活的操作能力，這對機器人在家庭、醫療和工業(yè)環(huán)境中的實(shí)際應用至關(guān)重要。
 
　　論文共同第一作者為北京大學(xué)人工智能研究院博士生趙秭杭、李宇飏，北京通用人工智能研究院研究員李皖林、劉騰宇，通訊作者為北京大學(xué)人工智能研究院助理教授朱毅鑫、北京通用人工智能研究院研究員劉航欣和倫敦瑪麗王后大學(xué)教授Kaspar Althoefer，合作作者包括北京大學(xué)人工智能研究院教授朱松純、副研究員杜凱，北京大學(xué)工學(xué)院教授王啟寧，北京通用人工智能研究院研究員李博韌和王濛。
 
　　該研究工作得到了科技部2030重點(diǎn)研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金面上項目、北京市科技新星計劃交叉課題的資助，并在武漢東湖高新區國家智能社會(huì )治理實(shí)驗綜合基地的支持下完成了相關(guān)工作。

來(lái)源：儀表網(wǎng)