机器人与触觉传感技术的碰撞，一文初探人类与机器人的触觉传感

对应于人的触觉，机器人的触觉传感（Tactile Sensing）系统就是一种可以通过接触来测量物体给定属性的装置或系统。一般来说，机器人的触觉感知与在预定区域内的力的测量有关。为了改进机器人的应用效果，也应当为机器人配备先进的触觉感知系统，以使其能够感知周围环境，远离潜在的破坏性影响，并为后续任务（如手部操作）提供有效信息。

机器人触觉传感有着众多应用场景：比如在操作任务中，使用触觉信息作为机器人的控制参数，例如，接触点估计信息、表面法向和曲率等；在抓握任务中，通过测量法向静态力来检测物体滑动情况，例如，将接触力的测量值用于辅助抓握力控制，这对于机器人保持稳定抓握至关重要；在机器人的灵巧操作任务中，判断施加操作用力的方向也是至关重要的，例如，通过调节法向力和切向力之间的平衡，能够保证抓握的稳定性。

图 2 给出了一个在指尖、指骨和手掌上配置触觉传感器的机器人手示例[3]。具备高空间和时间分辨率的触觉传感器为手部提供了丰富的触觉信息，进而用于辅助机器人执行复杂任务，例如，探索未知对象、工具使用和手部操作等。

图 2. 阴影灵巧手（左）被触觉皮肤覆盖（中间），以便在多个位置提供触觉信息（右侧渲染图中突出显示的绿色区域）[3]

触觉传感器也可以嵌入机器人的其他身体部位，如手臂、躯干（图 3 中 NAO 机器人示例）、腿和脚。由这些部位反馈的触觉信息与辅助机器人绕行障碍物、完成人机交互和移动等任务密切相关[3]。

图 3. NAO 类人机器人覆盖着一层多模人造机器人皮肤，提供振动、温度、力和接近信息[3]

文献 [2] 引入了触觉传感，结合传统的视觉和听觉，机器人的感知 - 控制 - 行为的架构系统以图 4 的形式展示出。其中，左侧图表示将触觉感知过程被划分为功能块，在不同的层次上描述传感过程、感知和控制行为。图 1 的右侧示出了与这些功能块相对应的硬件的结构块。传感过程（Sensing）将外界刺激（如压力、振动和热刺激）转化为触觉传感器传感元件的变化。利用嵌入式数据处理单元采集、调节和处理这些数据，然后将其传输到更高的感知层（Perception）。感知层的任务是构建用于生成感知交互对象特性（如形状和材料特性）的模型。在感知阶段，触觉还可能还会与视觉和听觉等其他感知方式相融合（Fusion）。最终，在控制层（Action）中机器人根据融合的知识执行控制命令，使用控制器完成动作。

图 4. 机器人触觉传感系统的层次功能（左）和结构（右）框图 [2]

2.1 传感层（Sensing）

传感层是整个触觉传感系统中最底层的处理结构，根据传感过程对应的身体部位，主要划分为以下三类：

单点接触式传感器（类似于单触觉细胞）：这种传感器用于确认物体与传感器的接触，并检测接触点处的力或振动。根据传感方式，单点接触传感器可分为：1）用于测量接触力的力传感器；2）用于测量接触过程中振动的仿生晶须，也称为动态触觉传感器；

高空间分辨率触觉阵列（类似于人类的指尖）：这种类型的触觉传感器是目前触觉传感研究中采用最多的传感器，例如基于光纤的触觉传感元件的触觉阵列、基于 MEMS 气压计的触觉阵列传感器和基于嵌入式相机的指尖传感器等；

大面积触觉传感器（类似于人类手臂、背部和其他身体部位的皮肤）：与指尖触觉传感器不同，这种类型的传感器并不需要强调高空间分辨率的特性。对它们来说，更重要的是足够灵活，以及可以连接到机器人弯曲的身体部位。

2.2 感知层（Perception）

触觉感知（Perception）是指通过解释和表达触觉信息来观察物体特性的过程，也是机器人触觉传感中重点关注的研究内容。由图 2 可知，感知位于传感层之上，为控制层提供有用的、面向任务的信息。与触觉传感器的快速发展相比，对触觉传感器产生信息的理解（触觉感知）发展尚不成熟。目前针对触觉感知的研究主要包括物体识别、形状识别、姿态识别、感知融合等。

[物体识别]

物体表面的材料特性是机器人与周围环境进行有效交互所需要的最重要的信息之一。视觉（Vision）一直是识别物体材料最常用的方法。然而，光凭视觉只能识别出一种已知的表面材料，而不能估计其物理参数。在这方面，必须引入触觉来判断材料特性。辅助触觉物体识别的信息包括物体的表面纹理（Surface texture）、物体刚度（Object stiffness）等。

[形状感知]

形状感知是机器人识别或重建物体形状的能力。在不同的机器人任务中，形状感知的目标不同，例如，捕捉精确的形状，形状元素或整体轮廓分类等。形状感知能力对于机器人执行任务（如抓取和手部操作）的完成效果至关重要。获得的物体形状信息越完整，机器人就越有能力规划和执行抓取轨迹和操纵策略。

经典的形状识别研究主要是基于视觉的方法。然而，当存在遮挡或光照条件较差时，机器人是无法观察到视觉形状特征的。相比之下，触觉物体的形状感知并不受这些因素的影响，可以通过传感器与物体的相互作用来判断物体的细节形状。此外，近年来高性能触觉传感器的大规模量产进一步促进了通过触觉识别物体形状的算法的推广。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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