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顛覆！4篇Science/Nature齊發力，只為了柔性可穿戴器件的一個關鍵問題！

小奇 2020-11-17

世界上最精妙的運動莫過于我們的雙手，在上面存在非常多的觸覺感受器，每時每刻都在為我們提供觸覺反饋，我們觸摸和關節的運動，使得我們毫不費力地輕松操縱各種物件。

1833年，貝爾在撰寫的關于手的有先見之明的論文中，將人的手稱為“對所有完美的完美體現”。這種思想到如今依然有共鳴，因為現在的機械手想要達到人類水平靈活性還存在非常大的挑戰。

目前的觀點認為，對靈長類觸覺系統的最新見解以及機器學習（ML）的進步可能為應對這一古老的機器挑戰提供新的前景。

近日，來自波士頓大學Subramanian Sundaram在Science期刊也對此進行了展望，結合這兩個領域，希望機械手在未來可以做到精細的感知！

首先講述的是人類觸覺系統

機器人專家研究了人類觸覺生理的各個方面（從機械感受器到神經編碼方案再到抓握策略），以啟發設計機器人觸摸系統。大多數注意力都集中在創建模仿機械感受器的電子傳感器上，如下圖所示。目前分為四種類型的機械感受器來刺激皮膚，它們分別響應不同類型的觸覺刺激：快速適應性受體FA I和FA II，以及緩慢適應性受體SA I和SA II。

圖|人與機器人的觸覺

人體離子通道尚待完善

自1970年以來，科學家已經系統地繪制了人類手中這些不同的機械感受器類型的空間覆蓋范圍。但是，力的亞細胞分子傳感器難以識別。科學家發現機械激活的離子通道PIEZO1和PIEZO2是哺乳動物細胞中的力傳感器，而PIEZO2在人類觸覺和本體感受功能中的作用的證據使人們能夠理解與人類接觸有關的初始信號，2010年的Science就發表了關于此通道的研究。眾所周知，PIEZO2參與許多低閾值機械感受器。

但是，僅僅知道PIEZO離子通道夠嗎？很明顯是不夠的，因為僅PIEZO不能解決人體的全部機械傳感問題，顯然還有許多機械敏感離子通道家族都有助于觸摸，未來這邊還是有很大有待填補的空間。

有實質性突破

我們的手對于一系列物體的是非常連續的，在物體表面輕撫過去，觸摸不同的材料得到的反饋顯然是不一樣的，目前，在現代機器人中復制機械感受器和皮膚的所有微妙特征，還不能讓人滿意。

但是，在創建柔軟的、可拉伸的電子皮膚方面已經取得了實質性進展，該皮膚可以感知垂直于表面的載荷或對表面的剪切力。在兩種情況下，都可以感應到靜態或動態力。使用軟材料和高性能有機電子產品的創新制造策略也使神經形態傳感器能夠產生動作電位，在2018年，鮑哲南教授的一篇Science論文表明可以響應力而產生電壓尖峰。

與人類的體系結構相比，今天為機器人設計的神經形態觸覺系統仍處于新生階段。因為，在人類中，指尖的受體空間分布通常為240個單位/ cm²，超過17,000個受體覆蓋在手部。而現代機器人則落后兩到三個數量級，并且分布式處理的級別數也需要大大改善。但是，這種方法很有前景，因為基于尖峰的處理可以高保真度和能效高效地編碼時間關系、運動和其他對象屬性。

圖自Science

不止于被動觸摸

被動觸摸并不是我們獲取觸覺信息的唯一方式。為了識別被抓住的物體并同時估計其物質特征、質地和重量（全都不借助視覺），人類經常還使用主動觸覺（探索性和信息性動作）來完善所獲得的感官信息。因此，我們可以通過滑動手指來確定質地，并可靠地區分天鵝絨和羊毛等織物。

機器學習方向

盡管具有類似感覺運動控制的物體的機器人操縱受到機器人手中的觸覺硬件的限制，但是在使用視覺數據方面取得了令人興奮的進步。攝像機的無處不在以及獲取大型數據集的能力（這對于有效利用深度卷積神經網絡（CNN）和強化學習算法至關重要），為操縱任務中視覺運動策略的成功做出了貢獻。

但是，過分依賴視覺會帶來問題。依靠視覺都是在固定設置下進行的，沒有視覺阻擋，效果很好。但是一旦放進高度復雜和動態的環境里面，這時候視覺產生阻礙，機械手靈活度就受到了限制。

基于機器人視覺的對象操縱的成功對機器人觸摸具有很多強烈的啟示。它證實了新興的機器學習工具可以有效地將高維圖像中的信息提取為可行的控制策略。許多類的算法（例如CNN）可以很容易地與觸覺數據一起使用，并且基于視覺的ML策略可以用于抓握計劃，例如本Science展望作者Subramanian Sundaram在2019年發表在Nature上的論文所證明的那樣。