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机器人|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！( 二 )

机器人机械


首先为了能够让信号模拟的“精确” ， 研发团队为TacTip制作了像人类皮肤一样的“橡胶表层” ， 在“橡胶表层”之下安装了一套类似于人类神经突触的针状凸起阵列 ， 这些凸起阵列模拟了人类皮肤的中间表皮脊 。 组成这些阵列的“触角”坚韧又富有弹性 ， 当TacTip开始进行“触摸”动作时 ， 接触到物体表面的阵列会开始弯曲 ， 通过弯曲的速度来产生人类触觉中的“快信号” ， 避免TacTip拿不稳物品 。

▲TacTip的工作原理
其次 ， 在这套“阵列”的下方 ， TacTip的研发团队还为其安装了一个摄像头 ， 用来监测“凸起阵列”的弯曲程度 ， 这些摄像头记录下的“弯曲程度”会转化为人类触觉中的“慢信号” ， 来让TacTip来判断出它“拿到了什么东西” 。
这套原理被来自芝加哥大学 ， 研究触摸神经元基础的神经科学家Sliman Bensmaia所认可 ， 他认为：人类多数的触觉都是源于皮肤力学 ， TacTip的结构和方法恰好符合这一规律 。
当TacTip正式完成之后 ， 研发团队中来自布里斯托尔大学的工程师Nathan Lepora及其同事开始对TacTip进行了首次测试 ， 触摸得物品为“灯芯绒状材料” ， 因为这种材料的表面纹理错落有致、触感多变 ， 同时这次测试 ， 将会以真人触觉的神经元信号为参考样本来评判出最后的结果 。
令人欣喜的是 ， TacTip的测试首秀结果非常出色 ， 根据其研发团队在4月5日于《皇家学会杂志:界面》（Journal of the Royal Society Interface）上发布的结果 ， TacTip能够和真人一样精确地分辨出“灯芯绒状材料”的凸起变化 ， 以及纹理之间的缝隙 ， 其输出得神经元信号和真人接触“灯芯绒状材料”时输出得神经元信号高度匹配 。

▲TacTip反馈触摸神经元信息原理图
不过TacTip的不足之处也随之表现了出来——它并不如真人的指尖皮肤那样敏感 。 简单来说 ， 人类的指尖皮肤可以感觉到类似铅笔芯宽窄的缝隙 ， 但是想要被TacTip“触摸”到 ， 需要将这种间隙提高两倍 。 研发工程师Nathan Lepora认为 ， 只要团队能够开发出更薄 ， 集成更多“凸起阵列”的橡胶表层 ， 随着“凸起阵列”密度地增加 ， TacTip的灵敏度将会进一步提高 。
于是在第二次测试开始前 ， 研发团队不仅为TacTip增添了更多的“凸起阵列” ， 同时在之前的结构基础上新增了麦克风 。 麦克风的加入是为了用于收集“凸起阵列”在接触到物体表面时 ， 由于摩擦而产生的声音信息 ， 以此来模拟人类深层皮肤中另一组感知“振动”的神经末梢 ， 这让TacTip拥有了和人类一样能够感受物体表面粗糙程度的能力 。
“增强版”的TacTip就这样迎来了“增强版”的第二次测试 ， 在这次测试中 ， 测试人员加大了难度 ， 他们尝试让TacTip分辨13种不同的纺织面料 。 当然最后的结果依然没有令人失望 ， 在摄像头和麦克风的双重加持下 ， TacTip输出得神经元信号依然比肩真人触摸时输出得神经元信号结果 。
TacTip的表现 ， 令科奇大学从事可穿戴传感器工作的机械工程师Levent Beker发出了“机械手终于可以感人类手指所感”的赞叹 。 此前大力支持TacTip原理的Bensmaia在看到实际的测试结果后更是对其赞不绝口 ， 他觉得 ， 迄今为止没有其他人采取过像TacTip一样有趣的方式来让机器人获得“触感” ， 这非常酷 。 同时Bensmaia认为 ， 可变形的TacTip可以直接套在机器人的机械手指或者脚趾上 ， 帮助机器人检测、拾取和操纵物体 。
针对这样的设想 ， TacTip研发团队的Leporar表示：“确实 ， 如今的‘机器手’必须依靠机械臂和精确的编程才能完成工作 ， 它们很难抓住细小而坚硬的物品 ， 例如牙刷和钢笔 。 而TacTip可以不依靠编程 ， 就能让机器人或者机械假肢处理各种形状和大小的物体 。 ”

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