听中国科研团队成员详解“全手触觉机器人仿生手”

近日，由北京大学、北京通用人工智能研究院等单位组成的联合科研团队，开发出全球首个同时具备全手高分辨率触觉感知和完整运动能力的机器人手系统——“基于全手触觉的机器人仿生手”（F-TAC Hand），相关成果已于北京时间6月9日在国际顶级学术期刊《自然·机器智能》上发表。以下是根据科研团队成员的介绍，对该仿生手的详细解读：仿生手的设计原理：F-TAC Hand的设计灵感来源于人类手部的生物结构。人类手部触觉系统由遍布皮肤的密集触觉传感器阵列和大脑中专门解释这些海量感觉输入的神经处理机制组成。F-TAC Hand模拟了这种设计，将17个高分辨率触觉传感器以6种不同配置集成在一起，同时将传感器设计为既是感知元件又是结构部件，在不牺牲灵活性的前提下实现了前所未有的触觉覆盖范围。触觉感知能力：研究团队开发的高分辨率触觉传感器，覆盖了机器人“手掌”表面70%的区域，空间分辨率达到0.1毫米，相当于每平方厘米约有1万个触觉像素，远超目前商用机器人手的触觉感知能力。这种强大的触觉感知能力使F-TAC Hand能够像人类手掌一样，在抓取过程中实时感知接触变化并迅速调整，极大提升了机器人在不确定环境中的操作稳定性。运动能力与控制算法：在运动控制方面，机器人仿生手采用了绳驱方式，通过五根腱绳沿手指两侧布线，分别控制五指的屈伸动作，同时关节内置扭簧结构，实现腱绳松弛时的自动复位，能够实现总计15个自由度与10牛顿的握力。针对机器人手高度的关节灵活性给控制算法带来的极大挑战，团队开发了一种基于概率模型的算法，能够产生与人类非常相似的抓取方式，涵盖了人类常见的19种抓取类型。适应性智能机制：多物体同时抓取是评估机器人手灵巧性的重要基准测试。F-TAC Hand能够在约100毫秒内感知到抓取过程中遇到的障碍，并快速切换到替代策略，完成任务。在600次真实世界实验中，相比没有触觉反馈的系统，F-TAC Hand在面临执行误差和物体碰撞风险时表现出显著的适应性优势，多物体抓取成功率从53.5%提升至100%。研究意义与应用前景：F-TAC Hand的成功为具身智能开辟了新的研究方向，这种将高保真物理感知与智能控制系统结合的方法，代表了通向更高级别机器智能的重要路径。作为人形机器人与外界交互的核心媒介，F-TAC Hand在需要“人手”参与的领域潜力无限，尤其适用于对精度要求严苛的辅助手术、高精密组装、航空航天及应急响应等场景。