闭上眼，给（gěi）你不一样的感觉（jiào），现在AI人（rén）工智能（néng）软体机器人可（kě）以（yǐ）给到你（nǐ）。

现在科技（jì）越来越发（fā）达，传统机械化操（cāo）作的机器（qì）人（rén）已经不能满（mǎn）足现在人类快速的发展，随（suí）着科技（jì）的不断发展（zhǎn），科研人（rén）员通（tōng）过自然（rán）界的软体生物（wù）和传统机（jī）器人的启发（fā），陆续有人创造出对人类快速发展（zhǎn）的（de）软体机器人（rén），他们可（kě）以（yǐ）去到很多人类（lèi）去不到的地方，他们的身体柔软度，给经济带（dài）来进（jìn）一步的发展（zhǎn）。

软体机器人（rén）模仿（fǎng）章鱼（yú），象鼻（bí），海星等动物而设（shè）计，栩栩如生，他们由软材料（硅胶，橡（xiàng）胶）构成，有着天生优良的环（huán）境适应性以及安全交互性。但是相（xiàng）比于（yú）传统机器人，软体机（jī）器人的（de）“感知（zhī）”能（néng）力还远远不（bú）足。要真正做出“富有生命”的（de）软体机（jī）器人，有（yǒu）效的传感是必不可少（shǎo）的。我们人类（lèi）或（huò）者动物（wù）的肌肉纤维里缠绕着神（shén）经纤维，从而可以（yǐ）直接感知肌肉的（de）变形，我们称之为“本体（tǐ）感知（zhī）能力”。

1. 软体机器人的传感

软体机器人虽然（rán）适应性（xìng）环（huán）境能力强，可以和人安全（quán）交（jiāo）互（hù），但是（shì）为了能够真正在生（shēng）活生产中应用，能感知外界环境实为（wéi）关键，有（yǒu）了传感信息，机器（qì）人才能（néng）做出相应的对策，或（huò）者检验任（rèn）务是否已（yǐ）经完成。毫不（bú）夸张的说，如果没（méi）有有效的（de）可靠的传（chuán）感方案，软体机器人只能被（bèi）限制在实（shí）验室中做做展（zhǎn）示了。

对于传（chuán）统机（jī）器人来说，机器人（rén）是由刚性的杆件和旋转关节（jiē）构（gòu）成，用旋转（zhuǎn）编码（mǎ）器得到关节转角就可以计算出来当前机器人的姿态。

但（dàn）是软体（tǐ）机器人而言，材料柔软的特性（xìng）让软体（tǐ）机器人本体的（de）形（xíng）状变得极难预测，尤其是（shì）受（shòu）到（dào）外力影响的（de）情（qíng）况下。科学家（jiā）们已经设计出多种（zhǒng）有效（xiào）的软体机（jī）器人传（chuán）感器（例如液态金属，光纤，导电聚合物）。想要完全的表征一个软体（tǐ）机器人的（de）形变信息，仅（jǐn）仅依（yī）靠一两条/片传感器（qì）是（shì）比较（jiào）难实现的，需（xū）要更复杂更科学的传（chuán）感器分布（bù）设计（jì）。目前的大多数研究都是根（gēn）据经验人为（wéi）的对（duì）传（chuán）感器的分（fèn）布进行（háng）设计，考虑到软体机器（qì）人的（de）“多自由度（dù）特性（xìng）”的（de）复杂性（xìng），人为的设计传感器的（de）尺寸和分布会越来越艰难。

来自迪士尼研究院（yuàn）（Disney Research）以及雷伊（yī）·胡安·卡洛斯大学（xué）（UniversidadRey Juan Carlos）的科学家们尝试设（shè）计出一（yī）种传（chuán）感器系统来重（chóng）构软（ruǎn）体机器人的（de）本（běn）体，他（tā）们指出（chū），传感器的数量，以及（jí）放（fàng）置传感器的（de）最佳（jiā）位（wèi）置（zhì）是两个重要的问（wèn）题。研究者们（men）提（tí）出了一种算法技术，可以由软（ruǎn）件自动（dòng）地设计（jì）“拉伸型（xíng）传感（gǎn）网络”的尺寸和分布（bù），从而为任意形状（zhuàng）和尺寸的软体机器人增加“本体感受”的能力。他们的方法已经能够让软体机器人（rén）感受自身的变形状态以及感受（shòu）在外界交（jiāo）互下的形（xíng）变。

在该研究中给出了三个具有本体感知能力的应用实（shí）例，一（yī）个长方体的弹性（xìng）棒（bàng），一个气动的软体机械手指，还有一章鱼触手（只有仿（fǎng）真）。我们先来欣赏一（yī）下这几种（zhǒng）软体机器人例子。

长（zhǎng）方（fāng）体棒展示

软体（tǐ）手指展示

章鱼（yú）触（chù）手（shǒu）（仿真）展示

我们的肌（jī）肉（ròu）纤维上缠绕了（le）一圈圈的（de）神经纤维，它们可以检测肌肉（ròu）的（de）长度变（biàn）化啊，从（cóng）而让我们感知身体每一处的姿势。在这个研究中，科学家们采用了一种类（lèi）似的设计方法（fǎ），他（tā）们用（yòng）一种常见的应变（biàn）传感器单元，这种传感器是由弹性的空心（xīn）硅胶管制成，在（zài）里面充满了共晶镓（jiā）-铟（yīn）（EGaIn，一种液（yè）态合（hé）金）。该传感器（qì）的建模相对比较（jiào）简单（dān），可以通（tōng）过计（jì）算（suàn）硅胶管长度（dù）/截面的变化来计算电阻的变化。研（yán）究者们把大（dà）量的这种细（xì）长的传感器作为一个个类似于神经（jīng）纤维的单元集（jí）成（chéng）到软体机器人身（shēn）体（tǐ）里（通常是用硅胶浇（jiāo）注法，在后文中的气动软体驱动器中有介绍（shào）具（jù）体制造方法）。

弹（dàn）性（xìng）应变传感器

2. 传感（gǎn）器网络优化的算法

为（wéi）了让大量的传感器最优（yōu）化分布，研究者们（men）提出了一种用于优化（huà）应变（biàn）传感器分布（bù）和尺寸设计的（de）算法。

首先（xiān）是要在（zài）计算机中设（shè）计出软体机器人弹（dàn）性体的几何模型（xíng），然后利用这个（gè）模（mó）型进行一系（xì）列的不同形态的模拟交互训练。接（jiē）下来研究者根据交互训（xùn）练中弹（dàn）性（xìng）体的应变场分布（应变场分（fèn）布有模（mó）拟交互（hù）得到）来生成一大组（zǔ）可以选择的合理的（de）传（chuán）感（gǎn）器路径（jìng），这些传感器路径对（duì）于（yú）外界的（de）输入（rù）都非常敏感（研究（jiū）者发现，在最开始集成200个候选传感器足（zú）以在各个不同（tóng）的方向表示物体）。接着通（tōng）过（guò）连续迭代（dài）优化算法来（lái）选出最优的一组传感器（qì）分布（bù）的方式（shì），从而（ér）大（dà）量的（de）减少传感器的数量。最终根据得到的传感器路径来制造样机进（jìn）行测（cè）试。

传感器（qì）路径的选择

关（guān）于传感器（qì）路径的选择，研（yán）究者制定（dìng）了三个约束：1. 选择的（de）路（lù）径一（yī）定（dìng）要是可以被加工（gōng）的；2. 路径一（yī）定（dìng）要有一定的随机性；3. 每一个传感器一定要跟随着应变场，从而能够（gòu）最（zuì）大（dà）化（huà）传感器的（de）敏感度。

传（chuán）感器（qì）数量筛选算法

为了从初始组合200个（gè）传感器中筛选出（chū）最好（hǎo）的一（yī）组传感器，研（yán）究（jiū）者使用一阶优化约束算法来实现传感（gǎn）器（qì）最优组合（hé）的筛选。

3. 本（běn）体感知传感器设计应用案例

如前（qián）面（miàn）动态图所展示的，作者通过两（liǎng）个实体的例子和一（yī）个仿（fǎng）真的例子来展示他们算法的可行性。

首先是一个可以多向弯曲的弹性棒。弹性棒的（de）一被固定（dìng），另一端（duān）和外界有交互（用手指（zhǐ）控制它朝着各个方（fāng）向弯曲）。研究者利（lì）用算法把200个初（chū）始的传感器网络缩减到了只含有5个传感（gǎn）器的最优组网络分布。仅（jǐn）仅借助于（yú）这（zhè）5个传感（gǎn）器的（de）信（xìn）息，就可以重构该弹（dàn）性棒在相（xiàng）应的外界作（zuò）用下的（de）变形情况，重构效果（guǒ）有着惊人的准确（què）度。

初始传感器组和优化的传感器（qì）组

实体交（jiāo）互展示和对应的模型（xíng）重（chóng）构

除（chú）了简单的实心的棒，有气腔的复杂（zá）的气动软（ruǎn）体驱动器也可（kě）以用这种（zhǒng）方式来实现本（běn）体感知的效果（guǒ）。针对于一个常见的半圆（yuán）形截面的气动软体手指，研究者先用（yòng）算法在气（qì）腔周（zhōu）围生（shēng）成了（le）200个可制（zhì）造的传感器网络，然后用优化（huà）模型缩减到仅剩9到10个传感（gǎn）器网络。

初始传感器分布和优（yōu）化后的（de）传感器分布

为了均衡制造难度和精确性，研究者们最终采（cǎi）用了6个传感器的（de）设（shè）计（jì）。下图给出了集成传感器的软体机器（qì）人的（de）制造方式。3d打印出（chū）传感器网络的（de）模具，用硅胶铸模的方式，在驱动器表明留下细小的凹（āo）槽，把空心（xīn）硅胶（jiāo）管铸进去（qù），然后再铸（zhù）一层硅胶（jiāo）来固（gù）定空（kōng）心（xīn）硅胶管，最（zuì）终在硅胶管（guǎn）里（lǐ）注入液态金属，接（jiē）上导线，即可（kě）得到一个“本体感知”的软体（tǐ）驱动（dòng）器。

带有本体感（gǎn）知能力软（ruǎn）体驱动器的（de）加工

研究者用（yòng）两种（zhǒng）不同的变（biàn）形模式来检验（yàn）本体感（gǎn）知的性能。一个是自由膨胀，另一个是在（zài）膨胀（zhàng）过程中受到（dào）圆柱体的（de）阻挡。可（kě）以看出（chū），图（tú）中显示（shì）了实体的变形和重构的（de）模型有着良好的（de）重叠（dié）性。

自（zì）由充气形变和被阻挡（dǎng）的充气形变

为（wéi）了验证所提出的方法也适用于仿（fǎng）生机器人设（shè）计，研究者仿真了（le）一个章鱼触手。优化后（hòu）的结果能够准确的（de）重构章鱼触手在复杂的外界接（jiē）触（chù）的模型（颜（yán）色代表模（mó）拟值和重构值之间的误差）。

章鱼触手传（chuán）感器（qì）数量的（de）优（yōu）化（huà）

仿真模型和重构（gòu）模型对（duì）比

4. 总结与展望

集成（chéng）本体（tǐ）感知能力让本来（lái）就具有众多优良性能的软体机器人变得更加强大。当一个软体机（jī）械手具（jù）有（yǒu）了本体感知能力，它不仅仅能够感知一个物体是否被（bèi）抓起，更能够直（zhí）接（jiē）感知所抓起物体的形状（zhuàng）。本研究（jiū）中的科学家们（men）提出的传（chuán）感器（qì）的设计及优化的方法能够很好地重构软体机器（qì）人的状态，从而进一步（bù）提升（shēng）了软体机（jī）器人（rén）的可靠性以及实用（yòng）性。能够（gòu）对于外界的交互进行感知（zhī），让软体（tǐ）机器（qì）人如虎添翼，相信在不久的将（jiāng）来，软体机器人（rén）会逐步走入大家的生活。

软体机器人（rén）已经有（yǒu）了进一步的突（tū）破，但目前还是有很多（duō）的不（bú）足需（xū）要改进，我相信（xìn），在（zài）未来的不断研（yán）究中，可以创造出能像人一样的软体机器人。