研究人员设计了一种低成本、节能的机器人手，只需手腕的运动和“皮肤”的感觉，就可以抓住一系列物体，而不会掉落它们。
抓取不同大小、形状和纹理的物体对人类来说很容易，但对机器人来说却具有挑战性。剑桥大学的研究人员设计了一种柔软的3D打印机器人手，它不能独立移动手指，但仍然可以进行一系列复杂的运动。
机器人手被训练来抓住不同的物体，并能够通过使用放置在其“皮肤”上的传感器提供的信息来预测它是否会掉落它们。
这种类型的被动运动使机器人比具有全电动手指的机器人更容易控制，并且更节能。研究人员表示，他们的适应性设计可用于开发低成本机器人技术，这些机器人能够进行更自然的运动，并且可以学习抓取各种物体。研究结果发表在《先进智能系统》杂志上。
在自然界中，运动是大脑和身体相互作用的结果。这使人和动物能够以复杂的方式移动，而不会消耗不必要的能量。在过去的几年中，由于3D打印技术的进步，软组件已开始集成到机器人设计中，这使得研究人员能够增加简单，节能系统的复杂性。
人手非常复杂，在机器人中重现其所有灵巧性和适应性是一项巨大的研究挑战。当今大多数先进的机器人都无法完成小孩子可以轻松执行的操作任务。例如，人类本能地知道在捡起鸡蛋时要用多大的力，但对于机器人来说，这是一个挑战：力太大，鸡蛋可能会破碎;太少了，机器人可能会掉落它。此外，一个完全驱动的机器人手，每个手指的每个关节都有电机，需要大量的能量。
在剑桥工程系的饭田文宫教授的仿生机器人实验室，研究人员一直在开发解决这两个问题的潜在解决方案：机器人手能够以正确的压力抓住各种物体，同时使用最少的能量。
“在早期的实验中，我们的实验室已经表明，仅仅通过移动手腕就可以在机器人手中获得相当大的运动范围，”共同作者Thomas George-Thuruthel博士说，他现在在伦敦大学学院(UCL)东部工作。“我们想看看基于被动运动的机器人手是否不仅可以抓住物体，而且能够预测它是否会掉落物体，并相应地进行调整。
研究人员使用植入触觉传感器的3D打印拟人化手，以便手可以感知它正在触摸的东西。这只手只能被动地、基于手腕的运动。
该团队用机器人手进行了1，200多次测试，观察其抓住小物体而不掉落的能力。该机器人最初使用小型3D打印塑料球进行训练，并使用通过人类演示获得的预定义动作来抓住它们。
“这种手有一点弹性：它可以自己捡起东西，而无需任何手指驱动，”第一作者Kieran Gilday博士说，他现在在瑞士洛桑的EPFL工作。触觉传感器让机器人了解抓地力的进展情况，因此它知道何时开始打滑。这有助于它预测事情何时会失败。
机器人通过反复试验来学习什么样的抓地力会成功。在用球完成训练后，它试图抓住不同的物体，包括桃子、电脑鼠标和一卷气泡包装纸。在这些测试中，手能够成功抓住11个物体中的14个。
“传感器有点像机器人的皮肤，测量施加在物体上的压力，”George-Thuruthel说。“我们不能确切地说机器人得到了什么信息，但它理论上可以估计物体被抓住的位置以及用多大的力。
“机器人了解到特定运动和特定传感器数据集的组合将导致故障，这使其成为可定制的解决方案，”Gilday说。“这手牌非常简单，但它可以用同样的策略捡起很多物体。
“这种设计的最大优势是我们可以在不使用任何执行器的情况下获得运动范围，”饭田说。“我们希望尽可能简化手部。我们可以在没有任何执行器的情况下获得大量良好的信息和高度的控制，因此当我们添加它们时，我们将在更有效的软件包中获得更复杂的行为。
一个完全驱动的机器人手，除了它需要的能量之外，也是一个复杂的控制问题。剑桥设计的手的被动设计，使用少量传感器，更容易控制，提供广泛的运动范围，并简化学习过程。
未来，该系统可以通过多种方式进行扩展，例如通过添加计算机视觉功能，或教机器人利用其环境，这将使它能够抓住更广泛的物体。
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