這篇文章來源于DevicePlus.com英語網站的翻譯稿。

具有人類觸覺的柔軟機械手開啟了假肢研究的新領域。手是人類身體接觸所有事物的重要部分，不僅具有觸摸、抓取和抓握的功能，而且指尖還擁有非常敏感且與身體其他部分相連的感覺神經。

康奈爾大學的一個由機械和航空航天工程助理教授、有機機器人實驗室（ORL）首席研究員Robert Shepherd帶領的研究團隊研制了一種搭載光敏應變傳感器的假手，能夠實現人手的類似功能。該機械手可以移動每根手指、觸摸物品并擁有內部感覺。

通常，我們認為機器人都是由金屬制成的剛性結構，其傳感器通常位于機身外部。然而，這只特殊的機械手是柔性的，而且具有觸覺。Zhao表示，“我們將傳感器集成在了機械手內部，因此，這些傳感器實際上可以通過機器人的厚度來檢測傳遞的力量，就像我們和所有生物體感受疼痛的機理一樣”。

目標和設計

該項目旨在證明光學傳感器可以集成到柔性執行器中，并提供高品質的感官能力。這些彈性光波導高度可拉伸、化學穩定、易于制造并擁有高精度的信號輸出。

該假手安裝在一個3D打印的剛性手掌上，由四根致動軟指（ΔP= 100kPa）和一根拇指組成。研發團隊選用3D打印和軟光刻的原因如下：這些技術擁有較高的設計自由度、重塑軟質材料形狀的成熟能力以及高精度。

圖 1. 柔性機械手結構和組件 / ?Zhao等人，2016

指尖由外徑18 mm的中空硅膠管制成。四根手指通過氣動系統控制。壓縮空氣通過中空管進入之后，充氣壓力驅動手指執行各種手的動作。假手的每根手指都設計為柔性，以利用其內在的順應性，因此他們可以通過開環控制實現大部分實驗。軟執行器可以將外力傳至內部結構和嵌入式傳感器。指尖還集成了與波導相連、直接將外部力傳遞到波導的指尖感光板，以提高觸覺靈敏度。

圖 2. 柔性手指結構和組件 / ?Zhao等人，2016

每根手指都由具有細縫的尼龍織物制成，以實現周向拉伸，進行致動。致動器中嵌入了光敏應變傳感器，而且每根手指中嵌入三個波導（U形波導；頂部、中部和底部）。嵌在手指中的傳感器通過光學器件傳遞壓力、紋理和位置信息。

圖 3. 波導制造過程 / ?Zhao等人，2016

引導電磁波的彈性波導為中空管，使用透明聚氨酯橡膠制成。光通過波導管傳播時會產生損耗，如果波導管發生變形，光損失量還會增加。管中的光損失量通過一個光電檢測器測量。機械手利用這些光信號收集觸摸物體的數據，因為波導在觸摸過程中會發生彎曲、變形或改變光信號。可拉伸波導通過軟光刻工藝制造，每個波導含有一個LED和光電二極管。

以下視頻演示了三個波導的功能（在一個手指中）：

以下視頻演示了三個波導的功能（在一個手指中）：

手指充氣和拉直時，中間和頂部波導響應；

手指放氣時，中間波導響應。

實驗

根據人手的常用功能，研發團隊進行了三項測試：形狀和紋理檢測、柔軟度檢測以及物體識別。

1.形狀和紋理檢測

人手感覺一個表面的粗糙度和形狀的最常用探索過程就是橫向掃描。研發團隊利用自己的機器人手臂引導機械手在固定高度對多個表面進行橫向掃描，以區分其形狀和紋理。他們通過該方法測試了手指映射七種不同3D打印表面的能力。實驗結果表明，該機械手能夠區分5m-1的彎曲度以及100μm級別的粗糙度。

2.柔軟度檢測

在本次柔軟度檢測試驗中，機械手測試了以下五種材質和物體的柔軟度：丙烯酸塑料、聚氨酯海綿、硅橡膠、成熟番茄、未成熟番茄。致動器的尖端必須直接接觸物體頂部，以讀取指尖的受力大小和彎曲程度以及不斷變化的內部壓力，這兩部分數據分別由底部波導功率損耗和頂部波導功率損耗表示。

根據內部壓力改變手指的剛度也有助于為每種材料生成應力-應變曲線。“底部波導中的損耗與物體的接觸力（應力）成正比，而頂部波導中的損耗與其變形（應變）成正比。”研發團隊測量了每個物體的四個狀態，并且能夠將其擬合成線性曲線，從而進行比較。

3.物體識別

物體識別的實驗方法如下：研發團隊要求機械手從三個番茄中挑出最成熟的一個。在這個演示中，研究人員結合了形狀和柔軟度測量。首先，他們用橫向掃描、形狀重建的方法來確定番茄的形狀和位置。然后，機械手用食指確定西紅柿的輸出信號，從而測量其柔軟度。最成熟的番茄的頂部波導損耗最大且底部波導損耗最小。就像我們在超級市場一樣，該機械手輕輕按壓每個西紅柿，最終找到最軟的一個。

討論

這種具有豐富感覺的柔軟假手是材料科學和機器人技術中以下幾個領域結合和延伸的成果：3D打印、軟光刻和柔性機器人。這些創新使得機械手實現了極高的精確度和極佳的拉伸性。該團隊還強調了假手的易于制造性和化學相容性。此外，機器人領域將受益于可拉伸波導傳感器的高再現性。

該原型還有很多方面需要改進。研究人員表示，通過在致動器中集成更多的傳感器或者更換致動器本體，可以提高本體感受和外部感受性的感覺密度。如果使用較大功率的LED、大功率激光二極管以及增加軟致動器的壓力范圍（即更大壓力），機械手的觸覺靈敏度還可以增強。

Yulhane-Jerez Koh

Yulhane畢業于加州大學伯克利分校（UC Berkeley），是一名生物力學工程師，同時也是美國deviceplus公司的執行編輯。Yulhane的主要興趣在于群體機器人、機器學習和神經科學領域。

審核編輯黃宇