近日，上海交通大学元知机器人研究院陈根良教授团队在IEEE Transactions on Robotics期刊发表了题为“Intrinsic contact sensing and object perception of an adaptive fin-ray gripper integrating compact deflection sensors”的研究论文。该工作提出了一种基于薄膜弯曲传感器的柔性夹爪内生自感知新方法，通过测量载荷传递路径上的局部结构变形，实现了接触状态和物体属性的实时感知，为自适应柔性仿生夹爪的环境感知与交互操作提供了新的解决方案。陈根良教授为论文的第一作者和通讯作者，其他作者还包括上海交通大学林忠钦院士、王皓教授以及博士生唐术杰等。该研究工作得到了国家自然科学基金优青项目、面上项目以及国家重点研发计划等课题资助。

基于Fin-ray结构的仿生柔性夹爪由于其对不同形状具有极强的适应性，能够实现稳定可靠的抓取效果，得到了广泛的应用。然而，由于这类柔性夹爪本身的被动顺应特性，抓取物体时会产生较大结构变形，要精准高效地实现手指与物体接触过程的变形计算分析和接触状态感知十分具有挑战性。针对这一类Fin-ray自适应柔性夹爪，该工作提出了一种基于模型的触觉自感知、物体辨识以及交互操作方法。

基于刚度分解理论，提出了单元离散等效建模方法，实现了柔性自适应夹爪接触变形高效计算。开发了柔性薄膜弯曲传感器并将其集成于手指背面，通过对手指背面局部变形的测量，巧妙地实现对于手指与物体接触状态（接触力与接触位置）的间接感知，赋予了夹爪内生触觉感知能力。进一步地，提出了基于内生触觉感知的物体几何形状和刚度辨识方法，并实现了基于力觉反馈的自适应柔性夹爪交互操作。

整体介绍视频

该工作所开发的Fin-ray手指（图1）采用碳纤维薄板作为主体结构（正面、背面和中间肋板），其中肋板采用了碳纤维板-聚酰亚胺胶带-碳纤维板叠加形式的三明治结构，以确保支撑肋板的刚度。团队专门设计开发了可集成于手指背面的薄膜弯曲传感器，实现夹爪的结构支撑与接触感知功能一体化。肋板与手指正面和背面的碳纤维板通过抗拉伸的聚酰亚胺胶带粘贴，在连接处形成被动柔性铰链。这样的设计确保了手指良好的被动柔顺特性，可以较好的贴合物体形状，以提供稳定的抓取效果。

图1 集成弯曲变形传感器的Fin-Ray柔性自适应夹爪

针对Fin-ray夹爪的弹性静力学建模，研究团队基于刚度分解理论，提出单元离散等效建模方法。如图2所示，将手指等效为由多个弹性被动旋转关节相连的刚性段形成的刚体等效机构（肋板提供刚性支撑），基于此等效，可方便地将机器人机构的运动学和静力学建模分析方法运用到柔性手指接触变形计算模型的建立与高效求解，实现对接触状态已知条件下手指的变形计算。同时，薄膜弯曲传感器所测量到的手指背面局部变形，与所覆盖部分的等效关节转角之和呈线性相关。在接触变形计算模型基础上，将弯曲传感器所测量得到的局部变形信息作为额外约束条件，进一步建立柔性手指的接触感知模型，实现对接触力和接触位置的感知计算。

图2 Fin-Ray手指接触感知模型

研究团队在所开发的柔性夹爪样机上，开展了一系列验证实验。基于论文所提出的接触感知模型，能够实现较高精度的接触感知。实验结果表明，接触位置感知精度为0.58mm，接触力感知误差为0.15N(相对误差小于5%)。

内生触觉赋予了自适应柔性夹爪更为丰富的感知功能。通过感知模型不仅可以计算接触位置和受力大小，同时还可以获取手指变形状态。由于手指可以产生自适应变形以贴合被接触物体，因此可以从不同方向与物体接触，根据感知到的手指变形形状，通过曲线包络方式重建被接触物体轮廓。如图3所示，不管是对于轮廓非规则还是具有不同大小圆角的未知形状物体，利用论文提出的接触感知模型，均可以完成对其几何轮廓的重建，实现基于内生触觉感知的物体形状重建。

图3 基于内生触觉感知的物体几何轮廓重建

此外，利用触觉自感知能力，可以通过“捏”物体的方式实现对被抓取物体软硬程度的辨识，提供了更为丰富的关于被抓取物体的信息。在物体抓取过程中实时感知记录抓取力大小，根据抓取力的变化趋势，定量计算被抓取物体的刚度大小，以此实现对纸杯、易拉罐、纸巾等不同物体软硬程度的区分（如图4所示）。

图4 基于内生触觉感知的物体软硬程度辨识

进一步利用自适应夹爪所提供的力觉信息，可以实现基于感知力反馈的交互操作，包括恒定抓取力控制、力轨迹跟踪控制。如下视频所示，Fin-ray自适应夹爪在与固定和移动物体接触过程中，均可实现较好的恒力和力轨迹跟踪控制效果。在此基础上，可将该工作所开发的内生触觉感知自适应柔性夹爪进一步扩展到力引导装配等交互式操作场景中。

基于内生触觉感知的力控交互操作（视频）

原文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10255383