在人工智能領(lǐng)域，要想讓機器人像人類(lèi)那樣熟練地抓取物體，機器人的觸覺(jué)是機器人發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)之一。近日，美國卡耐基梅隆大學(xué)的計算機團隊就在訓練名叫“Baxter”的機器人練習抓握，并通過(guò)不斷試錯來(lái)進(jìn)行觸覺(jué)反饋，致力于研發(fā)出一款視覺(jué)和觸覺(jué)結合處理的新一代工業(yè)機器人。

該機器人能實(shí)現抓取動(dòng)作依靠的是手臂末端名叫Fingervision的抓手，Fingervision是用桌面級3D打印機所打印的夾持器，外部有一層透明的硅膠套，硅膠套上附著(zhù)了許多用于其檢測的黑點(diǎn)，當Fingervision抓取物體時(shí)，硅膠表面的黑點(diǎn)就會(huì )發(fā)生形變，通過(guò)內置小型攝像機捕捉這些黑點(diǎn)區域的形變特征，進(jìn)而Fingervision做出判斷并做出相應的抓取反應。

此外，這款機器人用到了AI的自學(xué)習技術(shù)。Baxter將Fingervision所收集到的視覺(jué)和觸覺(jué)信息發(fā)送到一個(gè)類(lèi)似人腦的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，將處理后的圖像與世界上最大的圖像識別數據庫ImageNet中的圖像交叉比對后，發(fā)現這款機器人識別精度比僅使用圖像數據的機器人提高了10%。

目前，Fingervision能夠通過(guò)觸覺(jué)感知物體是否滑動(dòng)從而控制握力，從而完成一系列抓取的動(dòng)作，例如，剝香蕉皮。在接觸到熟悉的物體時(shí)，Fingervision會(huì )牢牢抓住物體，而碰到不熟悉的物體時(shí)，Fingervision會(huì )將手臂挪開(kāi)。

除了卡耐基梅隆的Fingervision之外，還有一些大學(xué)也在研究機器人的觸覺(jué)抓手，比如，康奈爾大學(xué)和英國格拉斯哥大學(xué)�？的螤柎髮W(xué)于2016年研發(fā)的機械手也能抓取物體，感知物體形狀和材質(zhì)。與Fingervision不同，康奈爾大學(xué)的這款觸覺(jué)機械手采用的是光信號傳導的方式實(shí)現觸覺(jué)感知。該機械手外形是柔性充氣狀手指，每根手指內部都使用了光學(xué)材料。當機械手觸摸物體時(shí)，由于外部變形，導致光學(xué)材料隨著(zhù)彎曲，改變光信號的傳導，進(jìn)而機械手獲得相應的數據，確定被觸摸物體的相關(guān)信息。在確定搜集到的數據之后，該機械手就可以確定抓取方式。

而英國格拉斯哥大學(xué)研究的是一種仿生皮膚，將該仿生皮膚包裹在機械手上可以讓機械手擁有觸覺(jué)。據該研究的工作人員稱(chēng)，這款仿生皮膚由一層石墨烯制成，它本身就是一個(gè)觸覺(jué)傳感器，因為石墨烯材料能夠通過(guò)仿生觸覺(jué)傳感器快速感知微小的變化。另外，由于這種仿生皮膚每平方厘米只需要20 n W的功率，所以在石墨烯皮膚下有一塊太陽(yáng)能電池板，可以給該仿生皮膚提供電能。

如果卡耐基梅隆的Fingervision、康奈爾大學(xué)和格拉斯哥大學(xué)的觸覺(jué)裝置研發(fā)一旦成熟，那么它們能夠讓機器人在感知領(lǐng)域上更進(jìn)一步�；蛟S就像Fingervision的研發(fā)者說(shuō)的那樣，機器人在未來(lái)將會(huì )更安全、更高效地與人類(lèi)共同協(xié)作。