“闭（bì）上（shàng）你美（měi）丽的眼睛，我来带（dài）你感受世界”如果（guǒ）你（nǐ）的（de）心仪对象对你深情的说这（zhè）句话，会不会感觉特别（bié）浪（làng）漫呢？现在（zài），软体机器人（rén）也有同样的能力了。

人类的（de）进化从：早期猿人-晚期猿人（rén）-早期（qī）智人（古人）-晚期智人（新人（rén））到现代人。机（jī）器人（rén）的升（shēng）级从传（chuán）统机器人：僵硬，机械（xiè），毫无（wú）感知到现在变的很柔软（ruǎn），可以感（gǎn）知触摸。此（cǐ）前机器人大多通过运（yùn）动相机、激光雷（léi）达系统（tǒng）以及算法（fǎ）来获取并生成环境三维信息（xī）。但现在软体机（jī）器人因骨骼惊奇、身体柔（róu）软，可以穿梭于一般机器人难（nán）以触达的地方。人类的改（gǎi）变（biàn）是几百万年来环境的（de）影响，不（bú）断（duàn）进化，机器人是人类制（zhì）造出来（lái）的产物，见证着人类科技的进步，不断的向前（qián）发展。

软体（tǐ）机器人（rén）是怎样的呢？可以感知的（de）电子皮肤又是怎么一回事？让我们（men）来（lái）看看麻神（shén）理工学院的杰作。

近日，麻省理（lǐ）工学院发明的一（yī）种电子皮（pí）肤可以覆盖在软体机器人上，帮（bāng）助这些机器人（rén）即便「蒙上（shàng）双眼」也能对外界的情况进行感知。其（qí）原理是利（lì）用（yòng）来自其（qí）“感测（cè）”皮肤（fū）的运动和（hé）位置数据，使软机械臂能够了解其（qí）在3D空间中的配置。

外网科技媒（méi）体评论称，这个由柔性极高（gāo）的材料（（类（lèi）似于在生（shēng）物（wù）体内发现的材料））制作而成的（de）软（ruǎn）机器（qì）人（rén），也受到目前机器人（rén）向（xiàng）着更安（ān）全方向的思路影响，比传统刚（gāng）性（xìng）机器人的更（gèng）安全，更（gèng）柔性，更（gèng）具弹性和（hé）适应性，以及具（jù）备（bèi）生物特性的新一（yī）代机器人全新替代品。

但（dàn）是难点同样存在！例如对这些（xiē）可变形机器人进行（háng）自（zì）主控制就（jiù）是（shì）一项艰巨（jù）的任务，因为这些新软体机器人（rén）可以在任何给（gěi）定时刻（kè）沿几乎无限个方向（xiàng）移动，这（zhè）使得研（yán）究人（rén）员很难通过编程或者示教，训练用于驱动自动化设（shè）备的规（guī）划和控制模型。

原（yuán）先，实现自主控制的传统方法（控制系统）是使用（yòng）具有多个运动捕捉相机（jī）的大型视觉系统，该（gāi）系统能为机（jī）器人提供有关3D运（yùn）动和位置（zhì）的反馈。但是（shì），目前对（duì）于实际应用中的（de）这个新软体机器人而言，这是不切实际的。

发表在《IEEE机器人与自动（dòng）化快报（bào）》上的论文中，研究人（rén）员描述（shù）了一种配套（tào）软体传（chuán）感器（qì）系统（tǒng），该系（xì）统（tǒng）覆盖机器人（rén）的身（shēn）体，以提供“本体感觉（jiào）”，即感知（zhī）其身体的运动和（hé）位置。该（gāi）反馈会进入一种新颖的深（shēn）度学习模型，该模（mó）型可筛选出噪声并捕获清晰（xī）的信（xìn）号，以计算机器人的3D位置。研究人员在这个看起来类似（sì）于橡树干（gàn）的软机（jī）器人手臂上（shàng）验证了他们的系统，让该机（jī）器（qì）人（rén）手（shǒu）臂可以（yǐ）自动摆动和伸展，并（bìng）可以预测自己的空间位置。

图片来源：麻省理工学院

这些研究人员的软传感器是将导电硅胶片切成（chéng）折纸形状，使它们具（jù）有“压阻”特性，这意（yì）味着它们在应变时会改（gǎi）变电阻。当传感器（qì）响应机（jī）械臂（bì）的拉伸（shēn）和压缩（suō）而变形时（shí），其电阻将转换为输出（chū）电压，然后将其（qí）用作（zuò）与该运动相关的信号。

麻省理工学院计算机科（kē）学与人工（gōng）实验（yàn）室（CSAIL）的博士（shì）后Ryan Truby表示，该（gāi）传感器（qì）可以使用人类现成的（de）材料制造（zào），这意味着今后（hòu）任何实验室都可（kě）以开发自己的系统。

他说：“我们正在（zài）感测软机（jī）器（qì）人特性，使其从传（chuán）感器（qì）（而不是视觉系统）获取反馈以进（jìn）行控制，而不（bú）是（shì）和原（yuán）先一样通过视觉系统进（jìn）行（háng）控制。” “例如，我们想（xiǎng）使（shǐ）用这些柔软的（de）机器人树干来自（zì）动定向和控制自（zì）己，捡拾东西并与世（shì）界互动（dòng）。这是向这种更复杂的（de）自动化控制迈出的第一步。”

未来的目标之一是帮助制造出可以（yǐ）更加（jiā）灵巧地处（chù）理和操纵环境（jìng）中（zhōng）物体的（de）人造肢体。CSAIL主任Daniela Rus和电（diàn）机工程与（yǔ）计算机科（kē）学系（xì）的Andrew and Erna Viterbi教授（shòu）合着一本书表示，他说：“想（xiǎng）想（xiǎng）人（rén）类（lèi）自己（jǐ）的身体：您可以（yǐ）闭上眼睛，根据皮肤（fū）的反馈来了解世界。” “我（wǒ）们希望为软机器人设（shè）计相同的功能。”

塑造软（ruǎn）传（chuán）感器

完全集成（chéng）的人体传感器是软机器人技术的长（zhǎng）期目标。传统（tǒng）的刚性传感器会损害软机（jī）器人的自然柔（róu）韧性（xìng），使（shǐ）其设（shè）计和制造（zào）复杂化，并（bìng）可能导致各种机械故障。因（yīn）此，基于软材料的传感器是（shì）一种更（gèng）合适的替代方案，但是其设计需要（yào）专门的材（cái）料和程序运（yùn）行（háng）方法，这使得许多（duō）机器（qì）人实验室难以在软机器人中（zhōng）制造和集成它们。

有（yǒu）一天，在他的CSAIL实验室工作期间，寻（xún）找（zhǎo）传感（gǎn）器（qì）材料的灵（líng）感时，Truby和这些新材（cái）料建立了有（yǒu）趣的联系。他（tā）说：“我发现这些用于电磁干扰屏蔽的导电材料薄片（piàn）可以在任何地方成卷购（gòu）买。” 这些材料（liào）具有（yǒu）“压（yā）阻”特性，这意味着它们在应变（biàn）时会改变电（diàn）阻。Truby意识到（dào），如果（guǒ）将它（tā）们放在运（yùn）动物（wù）体（tǐ）上的某（mǒu）些位置，它（tā）们可以制（zhì）成（chéng）有效的软传感器。当传感器（qì）响应于躯干的（de）拉伸（shēn）和压（yā）缩而变形时，能其电阻（zǔ）将转换为特定的输出电压，然后将（jiāng）该电压用作（zuò）与该运动相（xiàng）关的信号。

但是这（zhè）种（zhǒng）材料的伸缩性不高（gāo），这将限制其在软机器人中的使用。受（shòu）kirigami（提出折纸的一种（zhǒng）变化形（xíng）式，其中包括（kuò）对材料（liào）进行（háng）切割（gē））的启发，Truby设计并（bìng）用激光切割了矩（jǔ）形的导电硅胶（jiāo）片，将其切（qiē）割成各种图案，例如成排的（de）小孔（kǒng）或类似（sì）链节围栏的（de）交叉切片。Truby说（shuō），这使它们更（gèng）加灵活，可拉伸，而且“看起（qǐ）来漂（piāo）亮”。

研（yán）究（jiū）人员设计的机器人躯干包（bāo）括（kuò）三个部分，每个部分带有四个用于移动手臂的流体致动器（总共12个）。他（tā）们在每个段上融合了一个传（chuán）感（gǎn）器，每个传感（gǎn）器覆（fù）盖并收集了来（lái）自（zì）软机器（qì）人中一个嵌入式执行器的数（shù）据。他们使用了“等离子键（jiàn）合”技术，该技术可以使一种（zhǒng）材料的（de）表面通电，使其与（yǔ）另一种材料键（jiàn）合。大约需要（yào）几（jǐ）个（gè）小时才能成型出数十（shí）个（gè）传感器，这（zhè）些传感器可以使用（yòng）手持式等（děng）离子结合（hé）设（shè）备结合到软机器人上。

图片（piàn）来源：麻省理工学院

如假设的那样，在实（shí）验中（zhōng）他们（men）将传感器安在了（le）一个行李箱上，传感器确实捕获了行李箱的总体运动。但是他（tā）们真的很吵。“从本质上讲，按我们传统的观念来看，它们在许多方面都（dōu）是非理（lǐ）想的传感（gǎn）器，因（yīn）为噪音是工业上非常讨厌的（de）事。”特鲁比（bǐ）说。“但（dàn）这只是用（yòng）软导电材料制造传感器的普遍事实。性能更高且更可靠的传（chuán）感器需（xū）要大多数机器（qì）人实验室所没有的专用工具（jù）制造（zào）。”

于（yú）是，为了仅使用传（chuán）感器来（lái）估算软机器（qì）人的配置，研究人员建立（lì）了（le）一个深（shēn）度（dù）神经（jīng）网络，通过筛查噪声以捕获有意义的反馈信号来完（wán）成大部分（fèn）繁重（chóng）的工作。研究人员开发了一种新模型（xíng），以运动学方式描述（shù）了软机器人的形状，从而大（dà）大减少了（le）处理模型所需的变量（liàng）数量。

图（tú）片来源：麻省理工学院

在对比实验中，研（yán）究人员让软机器人的（de）躯干摆动，并以（yǐ）随机配置将自己（jǐ）延伸大约（yuē）一个半（bàn）小时，他们使用传统（tǒng）的运（yùn）动捕捉（zhuō）系统获（huò）取地（dì）面真实数（shù）据，同时在训练中（zhōng），该模型也自主分（fèn）析了来（lái）自其传感器的（de）数据以预测配置，并将其预测与同时收集的地面（miàn）真实数据进行比（bǐ）较。这（zhè）样，模型（xíng）“学（xué）习”以将信（xìn）号模（mó）式从其（qí）传（chuán）感器映射到（dào）实际配（pèi）置。结果表明，对于某些更稳定的配置（zhì），机器人的传感器估计形状与地面真（zhēn）实情况相符（fú）。

接下来，研究人员旨在（zài）探索新的传（chuán）感器（qì）设计以（yǐ）提（tí）高灵敏度，并开发新的模型（xíng）和深度学习方（fāng）法，以减少（shǎo）每台（tái）新（xīn）的软机器人所需的训练（liàn）时间和（hé）流（liú）程（chéng）。他们还希望（wàng）完（wán）善（shàn）系统，以更好地捕获机器（qì）人的完整动（dòng）态运动。

当前，该软（ruǎn）机器人神经网（wǎng）络和传感器皮肤对捕捉细微运动（dòng）或动态运动不敏感。但是，对于（yú）目前基于学习的软机器人控（kòng）制方法而言（yán），这（zhè）是重要的第一步，特（tè）鲁（lǔ）比说：“像我（wǒ）们的软（ruǎn）机器人一样，人（rén）类的生活（huó）系统也（yě）不一定（dìng）是完全精确的，因此，与我们人（rén）类（lèi）相比，机器人一（yī）开（kāi）始也（yě）不是精确的机器（qì），做一个看（kàn）起来（lái）不（bú）那（nà）么精准的机器人（rén），我们无疑做得很好。”

在（zài）未来，机器人会（huì）越来越（yuè）像人类，但很多方面又会比人类更胜一筹，人（rén）类做不（bú）到的（de），他们（men）可以完成。那么问题来了（le），将来，机器人会（huì）完全代替人类吗？