采用機器學習技術，蘇黎世聯邦理工學院（ETH）的研究人員開發了一種新穎且低成本的觸覺傳感器，該傳感器能夠以高分辨率和高精度測量力的分布，使機械臂能夠抓住敏感或易碎的物體。

人類可以輕松的用手抓取易碎或濕滑的物體，觸覺使我們可以自我判斷是否牢固抓住了該物體，或者該物體是否會從手指滑落，從而相應的進行調整抓取的力度。同樣，對于需要抓取易碎、易滑或表面復雜的物體的機器手臂也需要相同的反饋。

為此，蘇黎世聯邦理工學院的機器人研究人員開發了一種觸覺傳感器，并認為是向“機器人皮膚”邁出的重要一步。這種觸覺傳感器可以在上述情況下派上用場。研究人員指出，該傳感器設計簡單，所以生產成本低廉。本質上，它由一個帶有彩色塑料微珠的彈性硅樹脂“皮膚”和一個固定在底部的普通攝像頭組成。

使用純光學輸入的測量方法

該傳感器是基于視覺運轉：當其與物體接觸時，硅膠皮膚上會出現一個凹痕，并改變了微珠的圖案，該圖案由傳感器下側的魚眼鏡頭記錄。根據圖案的這些變化，系統可以計算出傳感器上的力分布。

蘇黎世聯邦理工學院動態系統與控制學博士生Carlo Sferrazza表示：“傳統的傳感器只能在一個點上記錄施加的力，相比之下，我們的機器人皮膚使我們能夠區分作用在傳感器表面上的多個力，并以較高的分辨率和精度對其進行計算，我們甚至可以確定一個力的作用方向。”換句話說，研究人員不僅可以識別施加在傳感器上的垂直壓力，還可以識別橫向作用的剪切力。

基于數據的開發

為了計算出是哪些力將微珠推向哪個方向，研究人員使用了一組全面的實驗數據：在通過機器控制進行標準化的測試中，他們研究了不同的傳感器接觸情況，并能夠精確的控制和系統的改變接觸的位置、力的分布和接觸物體的大小。通過采用機器學習技術，研究人員記錄了數千個接觸實例，并將它們與微珠圖案的變化精確匹配。

迄今為止，研究人員制造的最薄傳感器原型厚度為1.7厘米，測量表面為5 x 5厘米。不過，研究人員正致力于使用相同的技術來實現更大的傳感器表面，并配備了多個攝像頭，從而能夠識別復雜形狀的物體。此外，他們的目標是使傳感器更薄——他們相信使用現有技術可以實現僅0.5厘米的厚度。

機器人、體育和VR

由于彈性硅樹脂是防滑材質，并且傳感器可以測量剪切力，所以它非常適合用于機器人手臂。Sferrazza表示：“當物體有可能在機械手臂抓取時滑出時，傳感器就會進行識別，以便機器人可以調整其抓取力。”

研究人員還可以使用這種傳感器來測試材料的硬度或數字化觸摸圖，如果該傳感器集成到可穿戴設備中，騎自行車者可以通過踏板測量他們對自行車施加的力，或者跑步者可以測量在慢跑時對鞋子作用的力。最后，該傳感器可以為包括開發VR游戲在內的觸覺反饋應用提供重要的信息。