对与捡东西这件看似轻松的事情 机器人还有很长的路要走

确实，捡起东西看似简单，但对于机器人而言，这是一项充满挑战的任务。特别是在当前的技术背景下，机器人似乎更依赖于视觉，而忽视了其他感官的重要性。当我们谈论机器人抓物时，我们谈论的是一个复杂的系统运作过程，它涉及了精确的判断、快速反应和深入的学习能力。在这个过程中，视觉无疑是最被关注的一环，但我们不能忽视触觉智能的价值。实际上，人类的抓物动作并不完全依赖于视觉。想象一下，我们用手触摸物体时的微妙感觉：我们可以感知物体的质地、形状和大小等信息。这种感知能力对于机器人来说仍然是一个巨大的挑战。即使是视觉技术最先进的机器人也面临着诸多限制，如光线条件、物体部分遮挡等问题。尽管机器人可以通过视觉识别物体的大致位置，但它们无法仅凭视觉感知物体的质地和重量等物理属性。这些属性对于成功抓取物体至关重要。触觉智能的重要性逐渐凸显出来。机器人需要一种方式来感知物体的物理属性，以便更准确地抓取它们。在这方面，触觉智能可能成为机器人的最佳助手。想象一下，如果机器人能够通过触摸感知物体的质地和重量等信息，这将极大地提高其抓物的准确性。目前大多数机器人仍然过于依赖视觉反馈而忽视触觉智能的重要性。未来的研究需要更多地关注如何将触觉智能融入到机器人的感知系统中，从而使其能够更好地适应不同的环境和任务需求。触觉智能是机器人实现完美抓物的关键所在。随着技术的不断进步和创新，我们期待机器人能够在未来展现出更加出色的抓物能力，从而更好地服务于人类社会。这不仅需要我们对机器人的视觉系统进行深入研究，更需要我们将触觉智能纳入其中，让机器人真正具备人类般的感知和操作智能。触摸未知：触觉智能引领机器人新纪元

对于那些失去手部的截肢者而言，使用义肢时无法感受到触摸的困惑是他们面临的巨大挑战。在日常生活中，健全的人通过触觉就能轻松抓取物品，而对于他们来说，这一简单动作却变得异常复杂。幸运的是，科学家们已经意识到触觉在抓取过程中的关键作用，并正致力于将触觉智能赋予机器人。

在波尔多综合理工学院的CoRo实验室，研究者们正在开发一种全新的技术，该技术旨在赋予机器人类似于人类的触觉智能。最新的突破在于一个利用压迫感知预测抓取成功与否的机器人学习算法。这一系统由Deen Cockburn和Jean-Philippe Roberge共同研发，旨在使机器人更加人性化。对于机器人来说，在尝试抓取之前，它们需要预测抓物的结果。而这正是人类通过触觉和观察手指形态来判断抓物成功与否的直观方式。然后我们会根据这种判断调整手指的形态，直到我们对抓物的成功有足够的信心。而机器人要想做到这点，首先需要更好地预测抓物的结果。这就是CoRo实验室追求的核心目标。

实验室的另一项重要研究集中在滑动监测上。科学家们正在模仿人类手指上高度适应的机械性刺激感受器，这些感受器能够迅速感知物体的滑动。物体的滑动会引起手部表面的震动，科学家们将这些震动的图像而非压力图像放入机器学习算法中。他们使用与抓物预测实验相同的机器人进行训练，机器人通过学习和识别与物体滑动相关的震动图像特征，其识别精度高达92%。这种能力使得机器人在处理物体时更加灵活和精准。

在机器学习方面，CoRo实验室的两支队伍达成了一个共识：他们不能简单地将手工特征强加在机器人学习算法中。系统需要依赖机器人的自我学习，而不是科学家的猜测，来区分不同的动作和滑动模式。在这一领域，稀疏编码算法发挥着关键作用。这是一种无人监管的功能学习算法，能够自动将新数据转化为代表性数据，帮助机器人更好地预判抓物的结果和物体的滑动模式。随着算法的持续更新和优化，机器人的触觉智能将得到进一步提升。

尽管触觉智能的研究取得了重要进展，但视觉依然发挥着不可或缺的作用。Jean-Philippe Roberge将视觉和触觉智能的潜力比作Pareto的80-20法则。虽然机器人社区已经在视觉智能方面取得了显著进展，但剩下的部分仍然充满挑战和机遇。相比之下，发展触觉感知的80%似乎更具可行性，并且有可能为机器人的抓物能力带来巨大的提升。结合视觉和触觉智能的研究将成为未来机器人技术发展的关键方向之一。这一领域的研究将有助于推动机器人在各种环境下的自主操作能力的发展，为机器人在日常生活和工作场景中的应用提供广阔的前景。随着研究的深入和技术的不断进步，触觉智能的未来充满了无限的可能性与期待。关于机器人通过触摸来识别物体并为我们清理房间的设想，虽然目前我们仍面临诸多挑战，路途遥远，但是当我们有一天真正实现这一梦想之时，我们必将怀着由衷的感激之情，感谢那些不懈努力的科学家们在触觉智能领域的杰出贡献。