机器人仿人技术新突破：超灵敏手指触觉 还能剥香蕉穿衣服
智东西在4月11日报道，一直以来，类人型机器人的研发，都是致力于复现人类行为，从而更好地辅助人类生活。最近，英国和日本的研究人员带来了激动人心的技术突破。这些技术让机器人拥有了与人类相似的触觉，甚至可以进行精细操作，如帮助人类穿衣服、剥香蕉等。
▲ “人工指尖”已经能够触摸球类玩具
这些技术的实现，离不开“人工神经元”对机器人的反复训练，以及“人造指尖”等新元件的加持。这些技术的实际应用，将为工业制造、医疗以及劳动力短缺等问题带来全新的解决方案。
让我们详细了解这些技术中的一项重要突破——3D打印的“人造指尖”。这个技术赋予了机器人堪比人类的触觉。
接触是人类感知世界的最直接方式，触觉在人类情感互动中发挥着重要作用。皮肤和神经将感觉传达给大脑，帮助我们分辨物体，并控制双手的力度。对于由金属和电路组成的机器人来说，如何复现人类的触觉一直是一个挑战。
英国布里斯托大学的研究人员已经找到了解决方案——TacTip（人造指尖），也被称为“光触觉传感器”。这种传感器能够模拟人类的触觉，让机器人通过接触物体获取关于物体的信息。伦敦大学研究触摸行为的Mandayam Srinivasan称TacTip为：“自然触摸和人工触摸的完美结合，这是改进机器人触摸方案的重要步骤。”
▲机器人凭借TacTip装备成功抓取千纸鹤的实拍展示。你是否好奇这个令人惊艳技术的背后故事呢？那就跟随我们的笔触，一起揭开TacTip的神秘面纱吧。
TacTip原型机的研发历程可以追溯到2009年。当时，布里斯托大学的研究人员汲取人类皮肤的灵感，手工创造出首个“人造指尖”。但由于技术限制，那时的“人造指尖”宛如罐装汽水般大小，无法呈现真人手指的纤细之美。随着3D打印技术的飞速发展，研发团队在2018年成功将“人造指尖”的体积压缩到成人大脚趾的大小，这无疑是一个巨大的飞跃。
更令人兴奋的是，研发团队近期借助3D打印技术为“人造指尖”打造了类似于人类皮肤的多层结构，并集成了“人工神经网络”。此刻，“完全体”的TacTip应运而生，它标志着机器人技术的一大突破。
长期以来，工程师们孜孜不倦地追求让机器人拥有像人类一样的灵巧性。虽然配备“人工神经网络”是解决方案之一，但伦敦大学的触摸研究员Mandayam Srinivasan表示，当前机器人的触摸反馈仍远不及人类。TacTip研发团队找到了一个更具潜力的解决方案，那就是探索“人类触觉”和“机器反应”的共同点——信号。
当我们的指尖皮肤与物体接触时，皮肤上的神经末梢会通过突触变形向大脑传递触摸指令。随后，神经会发送“快”和“慢”两种信号，帮助我们判断物体的状态并感知其形状。在TacTip的原理中，人类的触觉反馈是以神经信号的方式传递的，而机器人的指令反馈则是以数字信号的方式。如果能够通过数字信号精确模拟神经信号的传输给机器人，那么机器人或许就能拥有与真人相当的触觉。这就是TacTip的奇妙之处。为了模拟人类精确的触觉，研发团队精心打造了TacTip。他们为TacTip设计了一种独特的“橡胶表层”，模拟人类皮肤，并在其下安装了一套类似于人类神经突触的针状凸起阵列。这些阵列犹如人类皮肤的中间表皮脊，不仅坚韧而且富有弹性。当TacTip进行“触摸”动作时，这些阵列会与物体表面接触并弯曲，弯曲的速度会产生一种类似人类触觉中的“快信号”，使TacTip能够精准地感知物体的质地和形状，避免产生不稳的抓握。
▲TacTip的工作原理介绍
不仅如此，TacTip的研发团队还在其下方安装了一个摄像头，用于监测这些凸起阵列的弯曲程度。这些摄像头捕捉到的弯曲程度信息会被转化为另一种“慢信号”，这是人类触觉的一部分。通过这些信号，TacTip能够判断出它正在接触的是什么物体。这种结合了“快信号”和“慢信号”的方式，让TacTip的触觉更加真实、丰富。
这一创新原理得到了芝加哥大学神经科学家Sliman Bensmaia的认可。他认为，人类的触觉大多源于皮肤力学，而TacTip的结构和方法恰好符合这一科学规律。当TacTip完成之际，布里斯托尔大学的工程师Nathan Lepora及其同事对其进行了首次测试。测试中，他们以真人触觉的神经元信号为参考样本，对TacTip进行了触摸“灯芯绒状材料”的试验。这种材料的表面纹理复杂、触感多变，为TacTip的测试提供了极大的挑战。而TacTip的表现，无疑将为我们带来前所未有的惊喜。TacTip的首秀测试结果令人振奋。据其研发团队在《皇家学会杂志:界面》上4月5日的发布，TacTip不仅能像人类一样精确地感知“灯芯绒状材料”的凸起变化和纹理间隙，其输出的神经元信号与真人触摸时的信号高度匹配。
▲TacTip反馈触摸神经元信息原理图
TacTip的潜在不足也浮出水面——它的敏感度不及人类指尖皮肤。人类的指尖可以感知到如铅笔芯宽窄的细微缝隙，而TacTip则需要更大的间隙才能“感知”到。但研发工程师Nathan Lepora相信，随着团队研发出更薄、集成更多“凸起阵列”的橡胶表层，TacTip的灵敏度将得到提升。
在第二次测试之前，研发团队对TacTip进行了升级，增加了更多的“凸起阵列”，并创新性地加入了麦克风。麦克风的加入是为了捕捉“凸起阵列”接触物体时因摩擦产生的声音信息，模拟人类皮肤中感知振动的神经末梢，从而使TacTip具备感受物体表面粗糙程度的能力，与人类触摸无异。
经过“增强版”改造的TacTip迎来了更具挑战性的第二次测试。此次测试中，它需分辨13种不同的纺织面料。测试结果令人欣慰，在摄像头和麦克风的共同作用下，TacTip输出的神经元信号结果与真人触摸时相当。TacTip的突破性表现，令科奇大学的机械工程师Levent Beker赞叹不已，他感慨道：“机械手终于能体验人类手指的感知了。”这一创新技术的实际应用结果，让一直支持TacTip原理的Bensmaia赞不绝口。在他看来，TacTip的变革性在于其赋予了机器人“触感”的方式非常独特且引人入胜。
TacTip的可变形设计能够直接集成到机器人的机械手指或脚趾上，帮助机器人进行物体的检测、拾取和操纵。这一设想得到了研发团队的成员Leporar的证实。他强调，与传统的机械手臂和精确编程依赖不同，TacTip能让机器人或机械假肢处理各种形状和大小的物体，而无需依赖复杂的编程指令。
随着3D打印技术的进步以及摄像头和麦克风元器件的体积缩小，TacTip的未来可期。Leporar表示，TacTip将会变得更加小巧精致，更接近于“人类指尖”的面积，并且更精细的体积能够让其检测到更加微妙的纹理。
尽管Lepora对TacTip的未来充满信心，Bensmaia却持保守态度。他指出，TacTip模拟的触觉神经信号与真实人类的指尖信号仍存在差异，真实皮肤的信号反馈更为丰富和强烈。对于TacTip未来能够变得多么小巧，他也表示难以预测。
TacTip技术在机械假肢领域的突破，让“指尖的触感”得以复现。这一创新重新打通了大脑和神经末梢的信息传递通道，赋予了残疾人“完整的”触摸事物的能力。康奈尔大学的材料科学家罗伯特·谢泼德对此赞不绝口，他表示TacTip的研究不仅有助于弄清楚“触摸”在人类神经中的工作原理，更让装备了TacTip的起重机能够精细地处理物体，如轻轻拿起纸飞机而不损坏它。对于残障人士而言，TacTip的存在无疑为他们带来了希望和便利。
不仅如此，随着“人工指尖”的推出，还有两项值得关注的技术成果相继问世。首先是“机器人成功辅助医疗人体模型穿衣”的技术。这项成果由Fan Zhang和Yiannis Demiris共同发布在《science》网站上。他们通过一系列实验，让机器人在医疗人体模型上完成了从取衣、寻人、展开衣服、抬臂穿衣的自动化过程。这无疑为那些失去上肢行动能力的患者，如高位截瘫患者，带来了福音。家属们再也不用为照顾病人而疲于奔命，机器人的介入将大大节省人力成本。
另一项技术是“日本机器人可以剥出完整香蕉”的技术成果。这些看似简单的动作，实则背后蕴含着高精度的机械技术和细腻的操作流程。研发团队的挑战在于，如何让机器人从衣架上的衣服状态转变为可穿着的状态，以及如何将“为病人穿衣”的模拟指令转化为真实的机械动作。每一个细节的精准控制，都是对机器人技术的高度挑战。
这些技术的突破不仅展示了现代科技的魅力，更为那些需要帮助的人们带来了希望和便利。从复现“指尖的触感”，到成功辅助医疗人体模型穿衣，再到精细剥香蕉，每一项技术都在向着更小、更细腻的动作迈进。随着科技的不断发展，我们有理由相信，未来的生活将更加智能化、便捷化。针对首个挑战，研发团队采取了一种极具智慧的“预抓握”策略。他们让机器人在执行“取衣服”动作之前，首先进行与衣架之间的距离测量。通过这种方式，机器人能够提前掌握自身与衣架间的距离，从而轻松解决“距离不固定”的问题。而对于第二个问题，研发团队在机器人的场景模拟器中引入了“服装物理学”的相关算法。通过与神经网络数据的对比，机器人能够更准确地观察真实服装，测量其物理特性，进而修正模拟器可能出现的误差。
目前，采用该技术的双臂机器人穿衣成功率已超过90%。展望未来，若这项技术得以进一步发展，使双臂机器人不仅能穿衣，还能进行喂饭、盖被子、递取物品等操作，其在医疗领域的贡献将无可估量。
东京大学的研究人员近期取得了一项令人瞩目的成果。人类越细微的动作，对于机器人来说复现的难度就越大，对机械结构的精密程度要求也越高。无论是角度还是力道，这都是对机械臂编程操作的一次严峻考验。
路透社报道，东京大学信息学院的ISI实验室最近发布了一段视频。在这段视频中，展示的双臂机器人在大约三分钟内能够完整剥去香蕉皮而不损伤果肉。尽管成功率仅为57%，但这对于研究机器人进行“精密操作”具有重大意义。
该研发团队的成员Heecheol Kim、Yoshiyuki Ohmura和Yasuo Kuniyoshi采用了“深度模拟学习”的方法训练机器人。他们演示了数百次剥香蕉的动作，以生成充足的数据供机器人学习。经过长达13个小时的训练，机器人最终成功掌握了“剥香蕉”的技巧。这无疑为机器人技术的未来发展开辟了新的可能。▲双臂机器人巧妙地拿起香蕉，并熟练剥皮，丝毫不压扁其中的果肉。这项技能的掌握，不仅展示了机器人在精细操作上的能力，更体现了其逐渐增长的智能和学习潜力。
随着机器人技术的不断进步，通过强化学习的方式，机器人已经能够学习更多复杂而精细的动作技能。团队中的Kuniyoshi认为，这种训练方式能有效解决日本的劳动力短缺问题。不仅如此，机器人模仿人类动作的能力，将助力解决整个社会的生产力问题。无论是照顾病人还是执行重复流水线工作，机器人的应用场景正在不断拓宽。而穿衣、剥香蕉等动作的完成，正是机器人技术积累的外在表现。
强化学习依然是机器人学习的主要途径，但像“人造指尖”这样的仿生技术的加入，为机器人学习提供了全新的方式。与传统模拟训练相比，“人造指尖”的机械结构更为精密，涉及的技术也更为复杂多样。这种技术的运用不仅展示了机器人在模拟人类动作上的突破，更体现了其在智能、学习、分析和操作等方面的全面进步。
机器人技术的未来不仅仅是执行指令，更应拥有与人脑比肩的智能和学习能力。它们需要能够理解问题，执行精密操作，成为真正的智能伙伴。如今，“仿人”机器人技术已经迎来新的突破，我们有理由期待机器人在未来能够完成更多精细且复杂的工作，进一步推动社会进程。通过不断的强化学习和技术创新，机器人将在人类生活中发挥更大的作用，成为我们不可或缺的助手和伙伴。随着科技的飞速发展，“人造指尖”等技术的成功应运而生，它们与辅助穿衣、剥香蕉等日常技术的结合，完美地满足了人们对于技术与生活融合的三个重要条件。这些技术的出现不仅彰显了人工智能技术的巨大进步，更从侧面反映了整个行业技术发展的迅猛态势。
对于行业而言，未来机器人的训练模式将发生深刻变革。告别过去单纯的“机械式模仿”，机器人将借助传感器的力量实现“主动学习”。这一变革意味着机器人学习人类的进程将大大提速，机器人的智能化水平将迈向全新的高度。在不久的将来，我们有望见证一个由人工智能引领的崭新未来，机器人的发展将不断刷新我们的认知边界。