MIT制造了两只带有利用高精度触觉传感器的机器手

我们都体会过解开缠在一起的耳机线时的烦躁感。对于人类来说，想要灵活操控绳索、金属丝或电线之类的细小而柔软的物体并不是一件容易的事情。

如果这种问题对人类来说很难解决，那么对于机器来说更是难上加难。当容易形变的电线在机器人手指间滑动时，其形状变化难以判断，机器手必须不断地检测和调整相对位置和运动，才能实现精准操控。

传统方法是用一系列机械固定装置来完成工作，笨重且缓慢。最近，麻省理工学院（MIT）的研究团队另辟蹊径，发明了一种新方法，使机器手的工作方式更灵巧，也更接近人类手（指）的工作原理，这项研究成果还获得了机器人领域国际顶级会议 RSS 2020 的 “最佳论文” 提名。

图 | 两只机械手臂在工作

研究人员来自 MIT 计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）和机械工程系。他们制造了两只带有利用高精度触觉传感器的机器手。在抓住电线时，它们可以感知非常细微的力度和方向变化——人类手指就是这样——继而调整抓取方式，实现对电线的自由操控，甚至可以把耳机插进手机中。

该系统未来有望用于工业环境和家务工作中。灵活的机器手可以帮我们打绳结，铺床单，缠绕金属丝或电线，甚至是进行整形和外科缝合手术。

抓取和跟随电线移动听起来似乎不难，但实际上非常有挑战性。

实现这一目标首先需要有稳定控制的 “姿势” 和“抓力”——既要有力，保证电线不会掉下来，也不能力度太大，不然抓手无法平稳滑动，而且还要以正确的姿势移动，否则弯曲或运动的电线很容易滑落。

MIT 研究小组首先确定了机器手的组成部分：一条可以移动的机械臂和一个两根手指的抓爪。机械臂可以作为控制系统的一部分移动，一端安装抓爪。爪子必须质地轻巧且移动迅速，可以实时地灵活调整抓取力度和位置。

在连续运动期间，这些信息很难从常规的视觉系统中捕获，因为抓手会遮挡电线。即使有办法推理电线的状态，也会有延迟和误差，无法快速运行。更主要的是，“抓力”这样的信息是无法从视觉传感器中获得的。因此团队最终选择了触觉传感器。

图 | 触觉传感器感知力量变化，绘制矢量图

一种名为 “GelSight” 的传感器可以做到这一点。它由柔软的橡胶制成，里面装有嵌入式摄像头，可以将力度、速度和朝向等变量可视化。

随后，研究人员创造了一个感知和控制框架，用于实现基本的电线操控。GelSight 传感器收集的数据可以估算电线在手指间的状态和位置，并且测量出电线滑过手指的摩擦力，绘制出行动轨迹。共有两个控制器并行运行，其中一个负责调节抓力大小，另一个负责调节抓手姿势，确保电线是抓在手上的。

将抓手和机械臂组合起来后，抓手就可以在机械臂的带动下自由移动。放上一条 USB 线之后，机器手可以从任意一个随机位置开始。

在演示中，两个抓手一横一竖放置，相互配合。一只手先抓紧电线，另一只手快速捋过电线，寻找 USB 插头。如果电线较长，抓紧线的手还会松开，同时另一只手靠近它，然后再重复抓紧和捋线的过程。整个工作流程和人用双手捋直并找到 USB 插头的过程十分相似。

图 | 机械手将耳机插进手机里

机器手还可以把耳机插头插进手机里。当告诉它抓的是一个耳机线时，它就会在找到耳机插头之后移动到手机处，调整插头的姿势，由水平转为竖直，然后将其插进插孔。

研究人员表示，机器手可以适应不同的材料，硬度和厚度，常见的胶皮和线绳等质地都可以轻松掌控，速度也可以调整。

下一步，研究人员计划改善机械爪手指的形状，抓取目标拓展到更多可变形物体上。

目前使用的 GelSight 传感器有一个凸面，很难在电线滑落时做出紧抓动作。如果可以改良凸面形状，就可以更好地掌控电线，提升整体表现。此外，机械手的尺寸也可以进一步缩小，以应付更灵活的任务，解锁更多应用场景。

“操纵软物体在我们的日常生活中非常普遍，比如调整线绳，布料折叠和打结，”MIT 博士后，论文作者佘宇表示，“在很多情况下，我们希望机器人可以帮助人类完成这些工作，尤其是任务繁琐，无聊或者不安全的时候。”