美国这个黑科技或许要让机器人迎来一场新的变革

在麻省理工学院的研究人员手中，未来机械臂的革新已经悄然来临。他们首次实现了仅通过感知皮肤的运动和位置数据，便能让软机械臂了解其在三维空间中的配置。这一重大突破，被外网科技媒体誉为未来机器人发展的里程碑。

这种由高柔性材料制成的机器人，具有无与伦比的安全性和适应性。它们的设计理念反映了现代机器人技术追求更安全性、更柔性化的发展方向。与传统的刚性机器人相比，这种新一代机器人显然具有更优越的弹性和生物特性。如何对这些灵活多变的机器人进行自主控制，一直是科研人员面临的挑战。因为软体机器人可以在几乎无限的方向上移动，传统的编程或示教方法难以满足其复杂的控制需求。

在《IEEE机器人与自动化快报》上发表的论文中，研究人员介绍了一种创新的软体传感器系统。这个系统覆盖在机器人的全身，为其提供“本体感觉”，即感知自身运动和位置的能力。与传统的视觉控制系统相比，这一系统更为实用和高效。它收集的数据进入一种深度学习模型进行筛选和处理，最终确定机器人的三维位置。研究人员在类似橡树干的软机械臂上成功验证了这一系统，使其能够自动摆动、伸展，并预测自身的空间位置。

该系统的核心在于创新的软传感器设计。研究人员采用导电硅胶片作为材料，巧妙地运用折纸技术使其具有“压阻”特性。当传感器受到机械臂的拉伸和压缩时，其电阻会发生变化，进而产生输出电压信号。这一发现得益于麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的博士后Ryan Truby的敏锐洞察力。他认为这种传感器技术可以广泛适用于各种实验室，开启更多创新可能。他强调：“我们正在通过传感器获取反馈以控制软机器人。”这是一个迈向更复杂自动化控制的重要步骤。

未来，这种技术的目标之一是塑造出能够灵巧处理环境中物体的新型人造肢体。研究人员希望为软机器人设计类似人类皮肤的功能，使其能够感知世界并与之互动。为此，研究人员不断探索新型材料和技术，以实现完全集成的软传感器系统。传统的刚性传感器可能会损害软机器人的灵活性并增加制造复杂性。基于软材料的传感器成为更理想的选择。Truby和他的团队通过激光切割导电硅胶片并巧妙地运用等离子键合技术成功实现了传感器的制造和集成。这些传感器被嵌入到机器人的各个部分中，收集运动数据并用于控制机器人的运动。这一创新为软机器人的设计和制造带来了革命性的变革。在麻省理工学院的实验中，研究人员将传感器巧妙地安装在一个行李箱上，以监测其整体运动。他们遇到了一个棘手的问题：这些传感器的噪音非常大。按照传统观念来看，这些传感器在许多方面都不能令人满意，因为工业上通常是非常厌恶噪声的。研究团队负责人特鲁比提到：“当前使用软导电材料制造的传感器普遍存在这个问题，我们需要更高性能和更可靠的传感器，而这通常需要专用工具来制造，并非所有机器人实验室都能轻易实现。”

为了解决这个问题，研究人员决定借助深度神经网络的力量。他们建立了一个神经网络，仅使用传感器数据来估算软机器人的配置。这个神经网络能够筛选出噪声，捕获有意义的反馈信号，从而大大简化了工作。研究人员还开发了一种新模型，以运动学的方式描述了软机器人的形状，显著减少了处理模型所需的变量数量。

在进一步的对比实验中，研究人员让软机器人自主摆动躯干，并以随机配置延伸约一个半小时。他们使用传统的运动捕捉系统获取真实数据，同时让神经网络模型分析来自传感器的数据以预测机器人的配置。通过与真实数据进行对比，模型逐渐“学习”如何将传感器信号模式映射到实际配置。

结果表明，对于某些稳定的配置，机器人的传感器估计形状与地面真实情况相符。接下来，研究人员计划探索新的传感器设计以提高其灵敏度，并进一步完善模型和深度学习方法，以减少每台新软机器人的训练时间和流程。他们还希望提高系统的精度，以便更好地捕获机器人的完整动态运动。

虽然当前的软机器人神经网络和传感器皮肤对细微运动或动态运动的捕捉还不够敏感，但对于基于学习的软机器人控制方法而言，这无疑是重要的一步。特鲁比表示：“就像我们的软机器人一样，人类的生活系统也并不一定完全精确。机器人一开始也并非必须是精确的机器。我们在这方面做得已经足够好，尽管机器人看起来可能不那么精准。”