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作者：朱利安·盖伊（Julien Ghaye）博士，迈来芯机器人产品线经理

机器人新时代的到来，不仅是为了提高性能，更是为了促进机器与环境之间，以及更重要的，与整个社会之间建立一种新型的融合。机器人正开始走出封闭的生产线，进入家庭、医院、仓库和野外——这些空间本身更具动态性、非结构化，且常常与人共享。

这种转变不仅依赖于人工智能 (AI) 的进步，还需重新审视机器人感知世界的方式。在这些环境中，物理交互既不可避免又常具不可预测性，因此要求机器人能够真(zhēn)正(zhèng)模(mó)拟(nǐ)人(rén)类(lèi)的(de)感(gǎn)官(guān)，其(qí)中(zhōng)触(chù)觉(jué)扮(ban)演(yǎn)着(zhe)至(zhì)关重(zhòng)要(yào)的(de)角(jiǎo)色(sè)。机(jī)器人不仅要决策执行何种操作，更要理解其操作方式：例如，抓握是否稳固，是否发生接触，以及阻力有无变化。

这一愿景的实现，并非仅依赖于孤立的技术提升。将触觉传感器等反馈机制与智能自适应控制系统相融合，是一项跨学科的挑战，亟需电子硬件、软件、嵌入式系统、机械机器人以及机电一体化领域的专家展开广泛协作。

本文旨在探讨Melexis与布鲁塞尔自由大学 (VUB) 布鲁塞尔人类机器人研究中心Brubotics之间的合作，如何为开辟机器人交互新领域树立典范。

赋能智能机器人感知

现代机器人系统，特别是在配备高精度视觉系统并应用于重复性操作时，已展现出令人瞩目的精度和适应性。然而，触觉感知——即感知和解释物理接触的能力——仍然相对有限。目前许多机器人设想利用视觉反馈和先进的力传感器，但由于成本过高和难以达到所需精度等因素，这些传感器的实际集成常常受到限制。

尽管这种基本方法在高度结构化的环境中行之有效，但当机器人需要操作易碎或不规则物体、动态调整抓取力或与人类安全交互时，其局限性便会显现。与人类触觉（其包含压力、方向、摩擦和振动等多种感知信息）的丰富性不同，大多数机器人平台对接触的理解相对狭窄。

例如，缺乏可靠的剪切力检测将限制系统检测抓取何时打滑的能力。若不具备此能力，机器人将不得不依赖预设的抓取策略或过度补偿力(lì)，这(zhè)会(huì)增(zēng)加(jiā)物(wù)体(tǐ)掉(diào)落(luò)或(huò)损(sǔn)坏(huài)的(de)风(fēng)险(xiǎn)。这(zhè)也(yě)限(xiàn)制(zhì)了(le)它(tā)们(men)从(cóng)交(jiāo)互(hù)中(zhōng)学(xué)习(xí)和(hé)实(shí)时(shí)适(shì)应(yīng)不(bù)断(duàn)变(biàn)化(huà)条(tiáo)件(jiàn)的(de)能(néng)力(lì)，因(yīn)为(wèi)控(kòng)制(zhì)系(xì)统(tǒng)对(duì)抓(zhuā)取(qǔ)任(rèn)务(wu)的建模和理解本质上是有限的。

为弥补人类在多模态触觉反馈方面的固有不足，机器人需配备先进的触觉硬件，以提供全面的三维信息，从而实现对其环境更准确的感知与交互。这种对人类操作的效仿也延伸到了软件层面。

复杂的嵌入式软件，例如边缘人工智能，对于机器人系统解释触觉数据至关重要，尤其是在理解和适应机器人在非预设抓取任务中与物体进行的复杂交互方面。然而，复杂物理交互的人工智能开发本身可能非常耗时，尤其是在真实世界中进行时。

这些挑战体现了机器人领域中一个更深层次的问题：传感硬件与人工智能开发之间长期存在的隔阂。为了促进机器人触觉技术的实质性进步，硬件与软件不仅需要各自提升，更应在共享用例、通用数据集和协同设计的指导下协同演进。正是传感器设计与机器人实际应用之间的这种差距，促成了Melexis和Brubotics之间的合作。

协同合作：Melexis与Brubotics 的实践

在法兰德斯创新与创业局 (VLAIO) SKINAXIS项目的资助下，布鲁塞尔自由大学 (VUB) Brubotics 联盟的八个研究小组，正致力于应用 Melexis 技术，旨在赋予机器人以真实的触觉感知能力。此项研究不仅着眼于解决接触力精确测量的技术难题，更致力于应对如何有效利用这些数据以提升机器人(rén)在(zài)实(shí)际(jì)应(yīng)用中性能的复杂挑战。

该项目的硬件核心采用 Melexis 专为机器人市场全新设计的创新产品——Tactaxis。与通常仅检测垂直(zhí)（法(fǎ)向(xiàng)）压(yā)力(lì)的(de)传(chuán)统(tǒng)触(chù)觉(jué)传(chuán)感(gǎn)器(qì)不(bù)同(tóng)，这(zhè)种(zhǒng)新(xīn)型(xíng) 3D 磁(cí)性(xìng)触(chù)觉(jué)传(chuán)感(gǎn)器(qì)能(néng)够(gòu)以(yǐ)高(gāo)精(jīng)度(dù)和(hé)高(gāo)分(fēn)辨(biàn)率(lǜ)检(jiǎn)测(cè)法(fǎ)向(xiàng)和(hé)横(héng)向(xiàng)（剪(jiǎn)切(qiè)）力(lì)。这(zhè)得(de)益(yì)于(yú)其(qí)精(jīng)巧(qiǎo)的(de)机(jī)械(xiè)-磁(cí)性(xìng)设(shè)计(jì)：嵌(qiàn)入(rù)柔(róu)软(ruǎn)弹(dàn)性(xìng)体(tǐ)结(jié)构(gòu)中(zhōng)的(de)磁(cí)体(tǐ)在(zài)外(wài)力(lì)作(zuò)用(yòng)下(xià)发(fā)生(shēng)位(wèi)移(yí)，下(xià)方(fāng)通(tōng)过(guò) Triaxis 3D 磁(cí)传(chuán)感(gǎn) IC 测(cè)量(liàng)此(cǐ)位(wèi)移(yí)。在(zài)此(cǐ)配(pèi)置(zhì)下(xià)，每(měi)个(gè)紧(jǐn)凑(còu)型(xíng) 6 x 6 x 4.4 mm³ 的(de)触(chù)觉(jué)传(chuán)感(gǎn)器(qì)均(jūn)能(néng)以(yǐ)高(gāo)达(dá)每(měi)秒(miǎo) 1000 个(gè)样(yàng)本(běn)的(de)速(sù)度(dù)传(chuán)输(shū)实(shí)时(shí)接(jiē)触(chù)力(lì)矢(shǐ)量(liàng)数(shù)据(jù)，灵(líng)敏(mǐn)度(dù)达(dá)到(dào) 30 mN，法(fǎ)向力范围为 5 N，过(guò)载(zài)电(diàn)阻(zǔ)为(wèi) 15 N，确(què)保(bǎo)捕(bǔ)捉(zhuō)到(dào)最(zuì)微(wēi)小(xiǎo)的(de)偏(piān)差(chà)。

在(zài)此(cǐ)项(xiàng)目(mù)中(zhōng)，Brubotics的(de)职(zhí)责(zé)是(shì)将(jiāng)原(yuán)始(shǐ)传(chuán)感(gǎn)数(shù)据(jù)转(zhuǎn)换(huàn)为(wèi)实(shí)际(jì)的(de)机(jī)器(qì)人(rén)应(yīng)用(yòng)，旨(zhǐ)在(zài)展(zhǎn)示(shì)增(zēng)强(qiáng)机(jī)器(qì)人(rén)交(jiāo)互(hù)安(ān)全性(xìng)和(hé)精(jīng)确(què)度(dù)的(de)创(chuàng)新(xīn)解(jiě)决(jué)方(fāng)案(àn)。这(zhè)需(xū)要(yào)开(kāi)发(fā)人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)算(suàn)法(fǎ)、机(jī)器(qì)人(rén)控(kòng)制(zhì)策(cè)略(è)和(hé)实(shí)验(yàn)环(huán)境(jìng)，以(yǐ)使(shǐ)机(jī)器(qì)人(rén)能(néng)够(gòu)解(jiě)释(shì)传(chuán)感(gǎn)器(qì)反(fǎn)馈(kuì)、预(yù)测(cè)打(dǎ)滑(huá)，并(bìng)调(diào)节(jié)抓(zhuā)手(shǒu)力(lì)，从(cóng)而(ér)确(què)保(bǎo)牢(láo)固(gù)抓(zhuā)取(qǔ)各(gè)种物体而不会造成变形。

Brubotics并未从零开始收集训练数据（这是一个缓慢且费力的过程），而是利用NVIDIA的Isaac Sim平台，采用了一种基于仿真的训练方法。

Brubotics团队通过将Tactaxis传感器的物理模型集成到虚拟机器人系统中，使其人工智能模型能够在模拟环境中处理数千项操作任务。这些数字孪生涵盖了物体特性、表面摩擦和动态(tài)交(jiāo)互(hù)等(děng)常(cháng)见(jiàn)变(biàn)量(liàng)，从(cóng)而(ér)使(shǐ)模(mó)型(xíng)能(néng)够(gòu)学(xué)习(xí)丰(fēng)富(fù)的(de)接(jiē)触(chù)行(xíng)为(wèi)，而(ér)不(bù)受(shòu)真(zhēn)实(shí)世(shì)界(jiè)数(shù)据(jù)收(shōu)集瓶(píng)颈(jǐng)的(de)限(xiàn)制(zhì)。

在(zài)迈(mài)来(lái)芯(xīn)的(de)支(zhī)持(chí)下，人工智能模型正通过真实世界测试不断完善和验证，以确保虚拟与物理性能的一致性。同时，高精度传感器数学模型正在开发中，并进行实验验证以表征其精确局限性。这一严谨的过程使团队能够根据不同的应用场景量化传感器的性能，为更广泛的部署奠定基础。与其他替代方案相比，该传感器小巧、轻便且价格低廉的设计，为这项工作(zuò)提(tí)供(gōng)了(le)内(nèi)在(zài)支(zhī)持(chí)，使(shǐ)其(qí)适(shì)用(yòng)于(yú)广(guǎng)泛(fàn)的(de)应(yīng)用(yòng)领(lǐng)域。

潜(qián)在(zài)的(de)应(yīng)用(yòng)场(chǎng)景(jǐng)

尽(jǐn)管(guǎn)研(yán)究(jiū)工(gōng)作(zuò)仍(réng)在(zài)进(jìn)行(xíng)中(zhōng)，人(rén)工(gōng)智(zhì)能(néng)模(mó)型(xíng)也(yě)在(zài)不(bù)断(duàn)完(wán)善(shàn)以(yǐ)进(jìn)一(yī)步(bù)提(tí)升(shēng)系(xì)统(tǒng)性(xìng)能(néng)，但(dàn)Brubotics仍(réng)成(chéng)功(gōng)地(de)将(jiāng)Melexis技(jì)术(shù)应(yīng)用(yòng)于(yú)多(duō)个(gè)原(yuán)型(xíng)项(xiàng)目(mù)中(zhōng)。

研(yán)究(jiū)团(tuán)队(duì)正(zhèng)在(zài)康(kāng)复(fù)和(hé)辅(fǔ)助(zhù)机(jī)器(qì)人(rén)领(lǐng)域探(tàn)索(suǒ)利(lì)用(yòng)配(pèi)备(bèi)Tactaxis的(de)机(jī)器(qì)人(rén)检(jiǎn)测(cè)患(huàn)者(zhě)主动(dòng)发(fā)起(qǐ)的(de)运(yùn)动(dòng)。这(zhè)些(xiē)系(xì)统(tǒng)不(bù)再(zài)是(shì)被(bèi)动(dòng)的(de)设(shè)备(bèi)或(huò)僵(jiāng)硬(yìng)的(de)施(shī)力(lì)器(qì)，而(ér)是(shì)能(néng)够(gòu)更(gèng)准(zhǔn)确(què)地(de)推(tuī)断(duàn)运(yùn)动(dòng)意(yì)图(tú)，并(bìng)提(tí)供(gōng)相(xiāng)应(yīng)比(bǐ)例(lì)的(de)动(dòng)态(tài)支(zhī)持(chí)。这(zhè)在(zài)外(wài)骨(gǔ)骼(gé)或(huò)治(zhì)疗(liáo)性(xìng)机(jī)械(xiè)手(shǒu)等(děng)设(shè)备(bèi)中(zhōng)具(jù)有(yǒu)至(zhì)关重(zhòng)要(yào)的(de)功(gōng)能(néng)。

针(zhēn)对(duì)通(tōng)用(yòng)机(jī)器(qì)人(rén)操(cāo)作(zuò)，硬(yìng)件(jiàn)与(yǔ)软(ruǎn)件(jiàn)实(shí)体(tǐ)之(zhī)间(jiān)的(de)协(xié)作(zuò)展(zhǎn)示(shì)了(le)如(rú)何(hé)通(tōng)过(guò)基(jī)于(yú)精(jīng)确(què)三(sān)维(wéi)触(chù)觉(jué)数(shù)据(jù)的(de)自(zì)适(shì)应(yīng)控(kòng)制(zhì)来(lái)提(tí)升(shēng)抓(zhuā)手(shǒu)和(hé)机(jī)器(qì)人(rén)的(de)性(xìng)能(néng)。该(gāi)项(xiàng)目(mù)的(de)持(chí)续(xù)成(chéng)功(gōng)凸(tū)显(xiǎn)了(le)工(gōng)程(chéng)师(shī)在(zài)设(shè)计(jì)能(néng)够(gòu)检(jiǎn)测(cè)物(wù)体(tǐ)稳(wěn)定(dìng)性(xìng)变(biàn)化(huà)并(bìng)调(diào)整(zhěng)抓(zhuā)取(qǔ)策(cè)略(è)的(de)系(xì)统(tǒng)方(fāng)面(miàn)的(de)能(néng)力(lì)——这(zhè)对(duì)于(yú)人(rén)形(xíng)机(jī)器(qì)人(rén)、协(xié)作(zuò)机(jī)器(qì)人(rén)（Cobots）和(hé)自(zì)主移(yí)动(dòng)系(xì)统(tǒng)而(ér)言(yán)至(zhì)关重(zhòng)要(yào)。这(zhè)种(zhǒng)伙(huǒ)伴(bàn)关系(xì)独(dú)特(tè)地(de)结(jié)合(hé)了(le)公(gōng)共(gòng)资(zī)金(jīn)、学(xué)术(shù)研(yán)究(jiū)、行(xíng)业(yè)专(zhuān)有(yǒu)技(jì)术(shù)和(hé)实(shí)际(jì)测(cè)试(shì)，反(fǎn)映(yìng)了(le)机(jī)器(qì)人(rén)开(kāi)发(fā)的(de)复(fù)杂(zá)过(guò)程(chéng)，并(bìng)展(zhǎn)示(shì)了(le)有(yǒu)意(yì)义(yì)的(de)机(jī)器(qì)人(rén)应用如何从实验室加速推向实际部署。

开创更智能的机器人未来

Melexis和Brubotics之间的合作虽然专注于特定的试点应用，但其深远影响不容忽视。这项精确、定向、紧凑且经济高效的触觉传感技术，有望成为下一代机器人系统的基石能力。

对于协作机器人而言，其在执行器层面检测和解释接触事件的能力，而非仅限于表面检测，有助于实现更安全、更灵活的行为。机器人不再是遇到阻力便完全停止，而是能够评估轻微的触碰是故意的、偶然的，还是需要适应的信号。触觉传感增强了机器人夹具(jù)对(duì)物(wù)体(tǐ)重(zhòng)量(liàng)、形(xíng)状(zhuàng)或(huò)柔(róu)顺(shùn)性(xìng)变(biàn)化(huà)的(de)响(xiǎng)应(yīng)能(néng)力(lì)——这(zhè)些(xiē)特(tè)性(xìng)难(nán)以(yǐ)通(tōng)过(guò)视(shì)觉(jué)进(jìn)行(xíng)评(píng)估(gū)。这(zhè)也(yě)支(zhī)持(chí)了(le)使(shǐ)用(yòng)更(gèng)柔(róu)软(ruǎn)、更(gèng)顺(shùn)从(cóng)的(de)材(cái)料(liào)，因(yīn)为(wèi)控(kòng)制(zhì)不(bù)再(zài)仅(jǐn)仅(jǐn)依(yī)赖(lài)于(yú)固(gù)定的抓取力或预定义的轨迹。

人形机器人和服务型机器人的迅速发展，凸显了对真实触觉的迫切需求。触觉对于有效抓取物体，以及在不可预测、拥挤或专为人类交互设计的环境中进行导航至关重要。触觉反馈使这些机器人能够适应轻微接触，通过顺应性引导交互，并以与周围人员更直观的方式运行。

“此次合(hé)作(zuò)彰(zhāng)显(xiǎn)了(le)Melexis对创新的坚定承诺。通过与大学研究人员携手，并支持学生参与，并将其卓越的工程能力贡献于共同的挑战，公司致力于将基础技术转化为具有实际社会影响的系统。”

随着机器人技术日益从工业领域拓展至日常生活，各种形式的合作将有助于开发安全、可靠且富有意义的机器人交互。如欲深入了解Melexis先进传感器技术如何助力工程师推动下一代智能机器人系统，敬请访问点击>>了解更多。