令机械手穿针引线、抓实但不夹碎鸡蛋的新型触觉传感器

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香港城市大学(香港城大)科研人员领导的一项联合研究,研发出可媲美人类皮肤特性的新型柔性触觉传感器。安装了该传感器的机械手可以完成非常灵巧的任务,例如抓实易碎物品,甚至可以拿线穿针。他们的研究为触觉传感器的设计提供了创新思路,促进智能假肢及人机交互(human-robot interaction)等机器人范畴里的各种应用。

香港城大生物医学工程学系(BME)副教授申亚京博士是该研究的其中一位领导学者。研究的结果近期于学术期刊《科学•机器人学》Science Robotics)上发表,题为〈Soft magnetic skin for super-resolution tactile sensing with force self-decoupling〉。

仿照人类皮肤特性

人体的皮肤其中一个主要特性,是能够感觉到剪切力(shear force),即是当两个物件接触时,彼此朝相反方向滑过的力。皮肤感应到剪切力的强度、方向及细微变化后提供反馈,我们因而能够调整如何用手指捉实物件,以及调节应该用上多大的力度去捉实物件。

为仿照人类皮肤这个重要特性,申博士与香港大学的潘佳博士合作,研发出新型的柔性触觉传感器。这传感器如人类皮肤一样具多层的结构,当中柔性并经过特别磁化(specially magnetised)的表层薄膜,厚度只有0.5毫米。当有外力施加在传感器上,它可测量出因表层磁化薄膜变形而导致的磁场改变。更重要的是,此表层薄膜具有解耦(decouple)的能力:即将外力自动区分为剪切力和正压力(normal force,即垂直施加于物体表面的力),并且分别准确地量度该两种力度。

论文的第一作者、申博士指导的BME博士生闫友璨解释说:"将外力解耦十分重要,因为正压力和剪切力对物件各有不同影响。必须得知每道力的准确数值,才可以分析或控制物体的静止或运动状态。" 

运用深度学习提升准确度

与此同时,团队开发的传感器也拥有人体皮肤的另一种特性:触感超分辨率(super-resolution),能够尽可能地精确定位外来刺激的位置。申博士说:"我们利用深度学习,开发出一种高效的触感超分辨率算法,把外来刺激的定位精确度提高了60倍,是众多超分辨率方法中,至今所报导过的最佳纪录。" 这种有效的触觉超分辨率算法,令触觉传感器阵列可以在内含最少数量的传感单元的情况下,仍然提高物理分辨率(physical resolution),有助减少布线的数量以及传输信号的时间。

申博士说:"就我们所知,这是首个同时具有自解耦(self-decoupling)和超分辨率功能的触觉传感器。"

装有新传感器的机械手完成具挑战性的任务

研究团队将传感器安装在机械手上进行了实验,显示机械手可以完成具挑战性的任务。例如,机械手可以在有外力尝试干预的情况下,仍能抓紧易碎物件如鸡蛋,并在远程操控下成功穿针。申博士解释说:“拥有超分辨率的传感器协助机械手在抓住物体时,调整接触的位置。而触觉传感器的解耦能力,则为机械手调节所施加的力度提供依据。"

团队的实验证明,机械手在研究人员尝试往下拉走鸡蛋的情况下,仍能抓紧鸡蛋。当研究人员停止往下拉鸡蛋之后,机械手能调节力度,避免夹碎鸡蛋。(影片来源:申亚京博士团队提供)  

机械手在研究人员远程操控下成功穿针。(影片来源:申亚京博士团队提供) 

申博士又补充说,传感器易于延展成传感器阵列的模式,将来甚至能制成一大块电子皮肤,覆盖机器人的全身。由于传感器的灵敏度和感知范围,可以通过改变表层薄膜的磁化方向而调整,无需改变传感器的整体厚度。这令电子皮肤与人类皮肤一样,可以在不同位置具有不同灵敏度和感知范围。

此外,对比起其他触觉传感器,这次团队研发的传感器的制作及标定过程(calibration processes)需时更短,促进传感器的实际应用。

“我们研发的传感器有助机器人范畴中有关自适应抓取(adaptive grasping)、灵巧操作、识别纹理、智能假肢及人机交互等的应用。媲美人类皮肤特性的人工柔性触觉传感器的日渐进步,将可有助家用机器人成为我们日常生活的一部分。" 申博士总结说。

左边的机械手因为得到传感器的反馈而自行调节夹紧的力度,成功夹着一个正被注入液体、愈来愈重的水瓶。相反,右边没有装上传感器的机械手因为得不到反馈,未能调节力度,于是未能抓住水瓶。(影片来源:申亚京博士团队提供) 

申博士与潘博士是论文的通讯作者。同样来自BME的博士生闫友璨、胡喆与来自机械工程学系的助理教授杨征保博士,也是香港城大的研究团队成员之一。其他成员则来自卡内基梅隆大学,和南方科技大学。 

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申亚京博士与研究团队早前研发出磁性喷雾,令对象变身微型机器人。(图片来源:香港城市大学)

 

这项研究获得国家自然科学基金会、香港研究资助局以及深圳市学科布局项目等的资助进行。

DOI number: 10.1126/scirobotics.abc8801

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