闭上眼，给你不一样的感觉（jiào），现在AI人工（gōng）智能软体（tǐ）机器人可（kě）以给到你。

现在科技（jì）越（yuè）来越发（fā）达，传统（tǒng）机械化（huà）操作的机器人已经不能满足现在人类（lèi）快速的发展，随着科（kē）技的不断发展，科（kē）研人员通过自（zì）然（rán）界的软体生物和（hé）传统机器人（rén）的启发，陆（lù）续有（yǒu）人创造出对（duì）人类快速发展的软体机（jī）器人，他们可（kě）以去到很多（duō）人（rén）类去（qù）不到的地方，他们的身体柔软度，给（gěi）经济带来进一步（bù）的发展。

软体机器（qì）人模仿章鱼，象鼻，海星等动物而设计（jì），栩（xǔ）栩如生，他们由软材（cái）料（硅胶，橡胶（jiāo））构成，有着天生优良（liáng）的环境适应性以及安全交互性。但是相比（bǐ）于传统机器（qì）人，软体机（jī）器人的“感知”能力还远远不足。要（yào）真正（zhèng）做出“富有生命”的软体机器（qì）人，有效的传（chuán）感是必不可（kě）少的。我们人（rén）类或者动（dòng）物的肌（jī）肉纤维里缠绕着神经纤维，从而可以直接感知肌肉的（de）变形，我（wǒ）们称之为（wéi）“本体感知能力”。

1. 软体（tǐ）机器人的传感

软体（tǐ）机器人虽然（rán）适应性环境能力强，可以和人安全交互，但是（shì）为了能够真（zhēn）正（zhèng）在生活生产中应用，能感知外界环境实为关（guān）键，有（yǒu）了传感信息，机器人才能做（zuò）出相应的对策，或（huò）者检（jiǎn）验任务是否已经完成。毫不夸张的说，如（rú）果没有有效的可靠的传感（gǎn）方案（àn），软体（tǐ）机器人只能被限制（zhì）在实（shí）验（yàn）室中做做展（zhǎn）示了。

对于传统机器（qì）人（rén）来说，机器（qì）人（rén）是由刚性的杆（gǎn）件和（hé）旋转关节构成，用旋转编（biān）码器得到关节（jiē）转角就可（kě）以计算出来当前机器人的姿态。

但是软体机器人而（ér）言，材料柔软（ruǎn）的（de）特（tè）性（xìng）让（ràng）软体机（jī）器人本体的形状变得极难预测，尤其是受（shòu）到（dào）外力影响的情况下（xià）。科（kē）学家们（men）已经设（shè）计出（chū）多种有（yǒu）效的软体机器人（rén）传感器（例如液态金属，光纤，导电聚合物）。想要完全的表征一个软体机器人的形变信息，仅仅依靠一两（liǎng）条（tiáo）/片传感器是（shì）比（bǐ）较难（nán）实现的，需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（yán）究都是根据经验人（rén）为的对传感器的分布进行设计，考虑到软（ruǎn）体（tǐ）机器人的“多自由度（dù）特性”的复杂性，人为的设计传感器的尺寸和分布会越来越（yuè）艰难。

来自迪士尼研究（jiū）院（Disney Research）以（yǐ）及雷伊·胡安·卡洛斯大学（xué）（UniversidadRey Juan Carlos）的科（kē）学家们尝（cháng）试设计出一种传（chuán）感器系统来重构软体机器人的本（běn）体，他们指出（chū），传感器的数量，以及放置传感器的最佳位置是（shì）两个重要的（de）问题。研究（jiū）者们（men）提出了一种算法技术，可以由软件（jiàn）自（zì）动地设计“拉伸型传感网（wǎng）络”的尺（chǐ）寸和分布（bù），从而为任意形状和尺寸的软体机（jī）器人（rén）增加“本体感受”的能力。他们的方（fāng）法已经能够让（ràng）软体机器人感受自身的变（biàn）形（xíng）状态以及感受（shòu）在外界（jiè）交互下的（de）形变。

在该研究中给出了三个具有本体感（gǎn）知能力的应用实例（lì），一个长（zhǎng）方体（tǐ）的弹性棒，一（yī）个气动的（de）软体机械手指，还有（yǒu）一（yī）章鱼触手（只有仿真）。我们（men）先来欣赏一下这几种（zhǒng）软体机器人例（lì）子。

长方体棒展示

软（ruǎn）体手指展示

章鱼触（chù）手（仿真（zhēn））展示

我们的肌肉纤维上（shàng）缠绕（rào）了一圈圈的神经纤维，它们可以检（jiǎn）测肌肉的（de）长度（dù）变化啊，从而让我们感知身体每一处的姿（zī）势。在这个研究（jiū）中，科学家们采（cǎi）用了一种（zhǒng）类似的设计方（fāng）法（fǎ），他们用一（yī）种（zhǒng）常（cháng）见的应变（biàn）传（chuán）感器单元，这种传感（gǎn）器是由弹性的空心（xīn）硅胶管制（zhì）成，在里（lǐ）面充满（mǎn）了共晶镓（jiā）-铟（EGaIn，一种液态合金）。该传感器的（de）建模相对比（bǐ）较简（jiǎn）单（dān），可以通过计算硅胶管长度（dù）/截面（miàn）的变化来计算（suàn）电阻的变（biàn）化。研究者们把大量的这（zhè）种细长的传感器作为一个个类似于神经纤维的单元集成到软体机器人身体里（通（tōng）常是用（yòng）硅胶浇注法，在（zài）后文中的（de）气动（dòng）软体驱动器（qì）中有（yǒu）介绍具体制造（zào）方法）。

弹性应（yīng）变传感器

2. 传感器网络优化的（de）算（suàn）法

为了让大量的传（chuán）感器最优（yōu）化分布，研究者（zhě）们提出了一种用（yòng）于优化应（yīng）变（biàn）传感器分布和尺寸设计的（de）算法。

首先是要在计算机中设计出软体机器人弹性体的几何模型，然后利（lì）用这个模型进（jìn）行一系列的不同形态的模（mó）拟交（jiāo）互（hù）训练。接下来研究（jiū）者根据交互训练中弹性体的应变场分布（应变场分布有（yǒu）模拟（nǐ）交互得到）来生成一大组可以选（xuǎn）择的合理的传感器路径，这些传感器路径对（duì）于外界的输入都非常敏（mǐn）感（研究者发（fā）现，在最开（kāi）始（shǐ）集成200个候（hòu）选传感器足（zú）以在各（gè）个不同的方向表示物体）。接着通过连续迭代（dài）优化算（suàn）法来选出最优的一（yī）组传（chuán）感器分布的方（fāng）式，从而大量的（de）减少传感器的数量。最终根据得到（dào）的（de）传（chuán）感器路（lù）径来制造样机进行（háng）测试。

传感器路径的选择

关于（yú）传感器路径的（de）选择，研究（jiū）者制定了三个约束：1. 选（xuǎn）择的路（lù）径一定要是可以被加工的；2. 路径一（yī）定要有一定的（de）随机性；3. 每（měi）一个传（chuán）感器一定要跟随着应（yīng）变场，从而能够最（zuì）大（dà）化（huà）传感器的敏感度。

传感（gǎn）器数量（liàng）筛（shāi）选（xuǎn）算法

为了（le）从（cóng）初始（shǐ）组合（hé）200个传感器（qì）中筛选出最（zuì）好的一（yī）组传（chuán）感器，研（yán）究者使用一阶优化约束算（suàn）法来实现传感器（qì）最优组合的（de）筛选。

3. 本体感知传（chuán）感器设计应用案例

如（rú）前面动态图所展示的，作者通过两个实体的例子和一个仿真的例子来展示他们算（suàn）法的（de）可行性。

首先是一（yī）个可以多向（xiàng）弯曲的弹（dàn）性棒（bàng）。弹性棒的一被（bèi）固（gù）定，另一端（duān）和外界有（yǒu）交互（用手指（zhǐ）控制它朝着各个方向弯曲）。研（yán）究者利用算（suàn）法把200个初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（fèn）布。仅（jǐn）仅借助于（yú）这5个传感器的信息，就可以（yǐ）重构该弹性棒在相应的（de）外界（jiè）作用（yòng）下的变形情况，重构效果（guǒ）有着惊人的准（zhǔn）确度。

初始传（chuán）感器组和优化的传感器组（zǔ）

实（shí）体（tǐ）交（jiāo）互展示和对（duì）应的模型（xíng）重构（gòu）

除了（le）简单的实心的棒，有（yǒu）气腔的复杂（zá）的气动（dòng）软体驱动器（qì）也可（kě）以（yǐ）用这种方式来实现本体感（gǎn）知的效果。针对于（yú）一个常见的半（bàn）圆形截面的气动软（ruǎn）体手指（zhǐ），研（yán）究者先用（yòng）算（suàn）法在气腔（qiāng）周围生成了200个（gè）可制造的传感器（qì）网络（luò），然后（hòu）用优化模型缩（suō）减到仅剩9到10个传感器（qì）网（wǎng）络（luò）。

初始传（chuán）感器分（fèn）布和优化后的传感（gǎn）器分布

为（wéi）了均衡制造难度和精确（què）性，研究者（zhě）们最（zuì）终（zhōng）采用了6个传感器的（de）设计。下（xià）图给出了集成传感器的（de）软体（tǐ）机器人的制造方式。3d打（dǎ）印出传感器（qì）网络的模具，用硅（guī）胶铸模的方式，在（zài）驱动器（qì）表明留下（xià）细（xì）小的凹（āo）槽，把空（kōng）心硅胶管铸进去（qù），然后再铸（zhù）一层硅胶来固（gù）定空（kōng）心硅胶（jiāo）管（guǎn），最终在硅胶管里（lǐ）注入液态金属，接上导线，即可得（dé）到（dào）一个“本体感（gǎn）知”的（de）软体驱（qū）动器。

带有（yǒu）本体（tǐ）感知能（néng）力软体驱动器的（de）加工（gōng）

研究者（zhě）用两种不同的（de）变形模式来检验本体感知的性能（néng）。一（yī）个是（shì）自由膨胀（zhàng），另一个（gè）是在膨胀过程（chéng）中受到圆（yuán）柱体（tǐ）的（de）阻挡。可以看出，图中显示了（le）实（shí）体的变（biàn）形（xíng）和（hé）重构的模型有着良好的（de）重叠性。

自由充气形变和被阻挡的（de）充气（qì）形变

为（wéi）了验证所（suǒ）提出的方法也适用于仿生机器人设计，研究者仿真了一个章鱼触手。优（yōu）化后的结果能（néng）够准确的重构章（zhāng）鱼触手（shǒu）在复杂的（de）外界接触的模型（颜色（sè）代（dài）表模拟值和重构值（zhí）之间的误（wù）差）。

章鱼触手传感器数量的优化

仿真模型（xíng）和重（chóng）构模型对比

4. 总结与展望

集成本体感知能力让本来就具有众（zhòng）多优良（liáng）性能的软体机器人变得更加强大（dà）。当一个软体机械手具有了本体（tǐ）感知（zhī）能力，它（tā）不仅（jǐn）仅能（néng）够感知一个物体是否被抓起（qǐ），更能够直接感知所抓起物体（tǐ）的形状。本研究中的科学家们（men）提出的传感器（qì）的设计及优化的方法能够很好地重构软体机器人的状态，从而进一步提升了软（ruǎn）体机器人（rén）的（de）可靠性以及实用性。能够对于外界的交互进行感知，让软体机（jī）器人如虎添翼（yì），相（xiàng）信在不久的（de）将来，软体机器人会逐步走（zǒu）入大家的生活。

软（ruǎn）体机器（qì）人已（yǐ）经（jīng）有了进一步（bù）的突破，但目前还是有很多的不足需（xū）要改进（jìn），我相信，在（zài）未来的不断研究（jiū）中，可（kě）以创（chuàng）造出能像（xiàng）人一样的软体机器人。