【儀表網(wǎng) 研發(fā)快訊】機器手作為人形機器人與外界交互的重要媒介，是機器人功能性的直接體現(xiàn)，需要“人手”參與的工作都是機器手的應(yīng)用場景，在特定場景(如精密裝配)中展現(xiàn)出超越人類手部的穩(wěn)定性。2025年6月9日，由北京大學(xué)人工智能研究院、北京大學(xué)武漢人工智能研究院、北京通用人工智能研究院、北京大學(xué)工學(xué)院和倫敦瑪麗皇后大學(xué)聯(lián)合組成的科研團隊在《自然·機器智能》(Nature Machine Intelligence)上發(fā)表題為“Embedding high-resolution touch across robotic hands enables adaptive human-like grasping”的論文，標(biāo)志著該團隊在高分辨率觸覺感知機器手領(lǐng)域取得重要進(jìn)展。由于其可提供超越人類手部穩(wěn)定性的操作，該科研成果在對操作精度有極高要求的輔助手術(shù)、高精密組裝類工作以及航空航天、應(yīng)急響應(yīng)等領(lǐng)域有廣泛的落地場景，并有望推動機器人技術(shù)在醫(yī)療、工業(yè)制造、特殊環(huán)境作業(yè)等領(lǐng)域的落地應(yīng)用。
 

圖1. Nature Machine Intelligence截圖
 

　　研究團隊開發(fā)的F-TAC Hand(基于全手觸覺的機器人仿生手，F(xiàn)ull-hand Tactile-embedded Biomimetic Hand，簡稱F-TAC Hand)是國際首個同時具備全手高分辨率觸覺感知和完整運動能力的機器手系統(tǒng)。
 

　　隨著人類的進(jìn)化，手部的功能由攀爬轉(zhuǎn)為使用工具，并逐漸掌握了精準(zhǔn)抓握能力。手部既是人類改造自然與外界交互的核心器官，也是智能的核心載體。人的手部具有結(jié)構(gòu)高度復(fù)雜、功能極為精密的特點，手部由27塊骨骼和34塊肌肉組成，提供了24個自由度的靈活性，對人類手部功能的研究是具身智能與機器人學(xué)科研的前沿領(lǐng)域。
 

　　在以往的研究中，觸覺反饋與運動能力的整合被認(rèn)為是機器人研究領(lǐng)域中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一。F-TAC Hand通過傳感器與結(jié)構(gòu)一體化設(shè)計成功突破了這一瓶頸。首先，從硬件角度來看，如何避免觸覺傳感器的引入對機器人的運動靈活性造成影響是第一個難題，同時當(dāng)前的觸覺傳感技術(shù)在覆蓋率、分辨率和耐久性等方面仍難以滿足實際應(yīng)用需求。其次，即便獲得了具備高分辨率觸覺感知能力的機器手，如何高效地處理大量的觸覺數(shù)據(jù)，并以此驅(qū)動每個關(guān)節(jié)協(xié)同運動，使其在高自由度空間中像人一樣完成復(fù)雜的任務(wù)，依然是一個亟待解決的難題。
 

　　聯(lián)合科研團隊取得的成果是首次在保持完整運動能力的前提下，實現(xiàn)了機器手掌表面70%區(qū)域的高分辨率觸覺覆蓋，使機器人能夠像人類一樣通過觸覺反饋進(jìn)行精確操作和適應(yīng)性抓取。
 

　　目前主流的機器手或抓取器由于缺乏豐富的觸覺反饋，難以應(yīng)對動態(tài)環(huán)境中的復(fù)雜操作任務(wù)。人類手部的靈活性和適應(yīng)性很大程度上依賴于其密集的觸覺傳感能力，能夠精確感知并調(diào)整抓握過程——例如在抓取裝滿水的杯子與空杯子時，人類會自然地調(diào)整抓握位置、角度和力度。然而在機器人領(lǐng)域，如何在不影響運動功能的前提下實現(xiàn)全手觸覺覆蓋一直是個技術(shù)難題(圖2)。
 

　　針對這一挑戰(zhàn)，研究團隊開發(fā)的F-TAC Hand在高分辨率觸覺傳感方面取得突破。其觸覺傳感器覆蓋了手掌表面70%的區(qū)域，空間分辨率達(dá)0.1毫米(相當(dāng)于每平方厘米約10,000個觸覺像素)，遠(yuǎn)超商用機器手的感知能力。
 

圖2. F-TAC Hand與人手比較
 

　　F-TAC Hand的設(shè)計靈感來源于人類手部的生物結(jié)構(gòu)，其觸覺系統(tǒng)模擬了人類手部的兩大關(guān)鍵要素：遍布皮膚的密集觸覺傳感器陣列和高效處理海量感覺輸入的神經(jīng)機制。研究團隊通過將17個高分辨率觸覺傳感器以6種不同配置集成在一起，并巧妙地將傳感器同時作為感知元件和結(jié)構(gòu)部件，在不影響靈活性的情況下實現(xiàn)了前所未有的觸覺覆蓋范圍。這種仿生設(shè)計使F-TAC Hand能夠像人類手掌一樣，在抓取過程中實時感知接觸變化并快速調(diào)整，從而顯著提升了機器人在不確定環(huán)境中的操作穩(wěn)定性。
 

　　針對機器手高度關(guān)節(jié)靈活性帶來的控制挑戰(zhàn)，研究團隊開發(fā)了一種基于概率模型的智能算法，能夠生成涵蓋人類19種常見抓取類型的多樣化策略。在實現(xiàn)多物體同時抓取這一靈巧性關(guān)鍵測試中，F(xiàn)-TAC Hand展現(xiàn)出卓越的適應(yīng)性智能機制。與簡單的雙指夾持單一物體不同，該系統(tǒng)通過精確的全手接觸檢測和動態(tài)運動策略調(diào)整，實現(xiàn)了對多個物體的精準(zhǔn)穩(wěn)定抓取。這種智能控制架構(gòu)有效解決了復(fù)雜抓取場景下的操作難題。
 

　　在現(xiàn)實環(huán)境中執(zhí)行多物體序列抓取任務(wù)出現(xiàn)較大執(zhí)行誤差，無法繼續(xù)執(zhí)行后續(xù)抓取時，F(xiàn)-TAC Hand能夠在約100毫秒內(nèi)通過觸覺反饋感知到這一情況并快速切換至替代策略，確保任務(wù)完成。為驗證這一技術(shù)的實際效果，研究團隊在600次真實世界實驗中評估了F-TAC Hand的多物體抓取能力。結(jié)果表明，相比沒有觸覺反饋的系統(tǒng)，F(xiàn)-TAC Hand在面臨執(zhí)行誤差和物體碰撞風(fēng)險時表現(xiàn)出顯著的適應(yīng)性優(yōu)勢，平均成功率從53.5%提升至了100%。這種基于觸覺的閉環(huán)反饋機制，使F-TAC Hand能夠像人類一樣，在不確定環(huán)境中保持高效靈活的操作能力，這對機器人在家庭、醫(yī)療和工業(yè)環(huán)境中的實際應(yīng)用至關(guān)重要。
 

　　論文共同第一作者為北京大學(xué)人工智能研究院博士生趙秭杭、李宇飏，北京通用人工智能研究院研究員李皖林、劉騰宇，通訊作者為北京大學(xué)人工智能研究院助理教授朱毅鑫、北京通用人工智能研究院研究員劉航欣和倫敦瑪麗王后大學(xué)教授Kaspar Althoefer，合作作者包括北京大學(xué)人工智能研究院教授朱松純、副研究員杜凱，北京大學(xué)工學(xué)院教授王啟寧，北京通用人工智能研究院研究員李博韌和王濛。
 

　　該研究工作得到了科技部2030重點研發(fā)計劃、國家自然科學(xué)基金面上項目、北京市科技新星計劃交叉課題的資助，并在武漢東湖高新區(qū)國家智能社會治理實驗綜合基地的支持下完成了相關(guān)工作。