听中国科研团队成员详解“全手触觉机器人仿生手”

　　近日，由北京大学、北京通用人工智能研究院等单位组成的联合科研团队，开发出全球首个同时具备全手高分辨率触觉感知和完整运动能力的机器人手系统——“基于全手触觉的机器人仿生手”(简称F-TAC Hand)。相关成果北京时间6月9日在国际顶级学术期刊《自然·机器智能》上发表。研制“全手触觉机器人仿生手”要突破哪些技术难题?这个研究成果将对具身智能带来怎样的助力?针对相关问题，《环球时报》记者采访了联合科研团队的成员。

　　“全手触觉机器人仿生手”如何实现

　　手部既是人类改造自然、与外界交互的重要器官，也是实现智能的关键载体。人的手部由27块骨骼和34块肌肉组成，提供了24个自由度的灵活性，具有结构高度复杂、功能极为精密等特点。因此，对人类手部功能的研究是具身智能与机器人研究的前沿课题。据介绍，人的手部在拿取物体时涉及“触觉反馈”与“运动功能”两大能力。以往的研究中，触觉反馈与运动能力的整合被认为是机器人研究领域的关键挑战之一。

　　“人类手部触觉系统由两个关键要素组成：遍布皮肤的密集触觉传感器阵列和大脑中专门解释这些海量感觉输入的神经处理机制。我们的F-TAC Hand模拟了这种设计，将17个高分辨率触觉传感器以6种不同配置集成在一起，同时巧妙地将传感器设计为既是感知元件又是结构部件，从而在不牺牲灵活性的前提下实现了前所未有的触觉覆盖范围。”论文第一作者、北京大学人工智能研究院博士生赵秭杭向《环球时报》记者介绍道。高分辨率触觉传感器覆盖了该手部系统手掌表面70%的广大区域，空间分辨率达到0.1毫米，相当于每平方厘米约有1万个触觉像素，远超目前商用机器人手的触觉感知能力，如目前最先进的Shadow Hand仅在指尖提供单点力传感。这种创新设计使F-TAC Hand能够像人类手掌一样，在抓取过程中实时感知接触变化并迅速调整，极大提升了机器人在不确定环境中的操作稳定性。

　　让仿生手更“像”人手要突破哪些瓶颈

　　F-TAC Hand通过传感器与结构一体化设计成功突破了触觉反馈与运动能力整合这一瓶颈。首先，从硬件角度来看，如何避免触觉传感器的引入对机器人的运动灵活性造成影响是第一个难题，同时当前的触觉传感技术在覆盖率、分辨率和耐久性等方面仍难以满足实际应用需求。其次，即便获得了具备高分辨率触觉感知能力的机器人手，如何高效地处理大量的触觉数据，并以此驱动每个关节协同运动，使其在高自由度空间像人一样完成复杂的任务，依然是一个亟待解决的难题。

　　论文共同第一作者、北京通用人工智能研究院博士生李宇飏对《环球时报》记者表示：“机器人手高度的关节灵活性会给控制算法带来极大挑战，我们通过开发一种生成人类多样化抓取策略的算法来解决这一问题。该算法基于概率模型，能够产生与人类非常相似的抓取方式，涵盖了人类常见的19种抓取类型。”

　　李宇飏进一步解释了F-TAC Hand的适应性智能机制：“多物体同时抓取是评估机器人手灵巧性的重要基准测试，比单一物体要复杂得多。抓取单一物体可以通过双指夹持的方式实现，但当用一只手抓取多个物体时，需要做精确的全手接触检测并调整运动策略才能实现精准、稳定抓取。”

　　助力具身智能发展

　　论文通讯作者、北京大学人工智能研究院助理教授朱毅鑫向《环球时报》记者解释说：“我们的研究不仅是技术上的突破，更为理解智能的本质提供了全新视角。人类智能深深植根于身体的感知能力，尤其是手部的触觉体验对认知世界至关重要。F-TAC Hand的成果表明，丰富的感知能力对于机器智能的发展不可或缺。”

　　朱毅鑫表示：“未来我们将继续深化触觉感知与机器人控制的结合，探索更加智能的体感交互范式，为实现真正意义上的通用人工智能奠定基础。”

　　他进一步说道，F-TAC Hand的成功为具身智能开辟了新的研究方向，这种将高保真物理感知与智能控制系统结合的方法，代表了通向更高级别机器智能的重要路径。“通过这项研究，我们不仅推动了机器人技术的发展，也加深了对智能本质的理解，这对构建下一代人工智能系统具有重要启示意义，也将助力具身智能与千行百业融合发展，赋能我国经济、社会高质量发展，为发展新质生产力注入动能。”