闭（bì）上眼（yǎn），给你不一样的感觉，现在AI人（rén）工智能软体机（jī）器人可以给到（dào）你（nǐ）。

现在科技（jì）越来（lái）越发达，传（chuán）统机械化操作的机器人已（yǐ）经不（bú）能满足现在人类快速的发（fā）展，随（suí）着科技（jì）的不断发展，科（kē）研人员通过（guò）自然界（jiè）的（de）软体生物和传统机器人的启发，陆（lù）续有人创造出对人类快速发展的软体机器人，他们（men）可以去到很（hěn）多人类去（qù）不（bú）到的地方，他们的身体柔软度，给经济（jì）带来进一步（bù）的（de）发（fā）展。

软体（tǐ）机器人模仿章鱼，象鼻，海星等动物而设（shè）计（jì），栩栩（xǔ）如生，他们由软（ruǎn）材料（liào）（硅（guī）胶（jiāo），橡胶）构成，有着天生（shēng）优良的环境适应性以及安全交互性。但是相比（bǐ）于传统机器人，软体（tǐ）机（jī）器人的“感知（zhī）”能力还（hái）远远不足。要真正（zhèng）做（zuò）出“富（fù）有生命（mìng）”的（de）软体机器人，有效的传感是必不（bú）可少的。我们人类或者（zhě）动物的肌肉纤维里缠绕着神经（jīng）纤维，从而可（kě）以直接（jiē）感知肌肉的变形，我们（men）称之为“本体感（gǎn）知能力”。

1. 软体（tǐ）机器人的传感

软体机器人虽然适应性环（huán）境能力强，可以和人安全交互，但是为了能够真正（zhèng）在生（shēng）活生产中应用，能（néng）感知外界环境（jìng）实（shí）为关（guān）键，有了传感信息，机（jī）器人（rén）才能做（zuò）出相应（yīng）的对策，或者检验任务是否已经完（wán）成。毫不夸张的说，如果（guǒ）没有有效的可靠的传（chuán）感方案，软（ruǎn）体机器人只能被限制在实验室中（zhōng）做做展示（shì）了。

对于传（chuán）统机器人来说（shuō），机器人是由刚（gāng）性的（de）杆件和旋转（zhuǎn）关节构成，用旋转编码器得（dé）到关（guān）节转角就可以计算出来当前机器人（rén）的姿态。

但是软体机器人而言，材料（liào）柔（róu）软的特（tè）性让软体机器人本体的形状变得极难预（yù）测，尤其（qí）是受到外力影（yǐng）响的情况下。科学家们已经设（shè）计出多种有效的软体机器人（rén）传感器（qì）（例如液态金属，光纤，导电聚合（hé）物）。想（xiǎng）要完全的表征一个（gè）软（ruǎn）体机（jī）器人的形（xíng）变（biàn）信息，仅仅（jǐn）依靠一两（liǎng）条/片传感器是比（bǐ）较难实现的，需要更复杂更（gèng）科（kē）学的传感（gǎn）器分（fèn）布设计。目前（qián）的大（dà）多数研究都是根据经验人为的对传感器的分布（bù）进行设计，考虑到软体机器人的“多自由（yóu）度特性”的复杂性，人为的设（shè）计传感器的尺寸和分布会（huì）越（yuè）来越艰（jiān）难。

来自迪士尼（ní）研究院（Disney Research）以（yǐ）及雷伊·胡安·卡洛斯大学（UniversidadRey Juan Carlos）的科学家们尝试设计出一种传感（gǎn）器系统来重构软体（tǐ）机器人的本体（tǐ），他们指出（chū），传感器的数量，以（yǐ）及放置（zhì）传感器的（de）最佳位置是两个（gè）重要（yào）的问（wèn）题。研究者（zhě）们提出了一种算法技（jì）术，可以（yǐ）由软件自动地设计“拉伸型传感（gǎn）网络”的尺（chǐ）寸（cùn）和分布，从而为任意形状（zhuàng）和尺寸（cùn）的软体机器人增加“本体感（gǎn）受”的能力（lì）。他们的（de）方法已经能够让软（ruǎn）体（tǐ）机器人感（gǎn）受自身（shēn）的变形状态以及感（gǎn）受在外界（jiè）交互下的形变。

在该研（yán）究中给出（chū）了三（sān）个具有本体感知能力的应（yīng）用实例，一个长方（fāng）体的（de）弹性棒，一个（gè）气动的软（ruǎn）体机械手指，还有一章鱼触手（shǒu）（只有仿真）。我们先来欣赏一下这几种（zhǒng）软体机器人例子。

长方体棒展示

软体（tǐ）手指展示（shì）

章（zhāng）鱼触手（仿真）展示

我们（men）的肌肉纤（xiān）维（wéi）上缠绕了一圈圈的神经纤维，它（tā）们可以检测肌肉的（de）长（zhǎng）度变（biàn）化啊，从而让我们感知身（shēn）体（tǐ）每一处（chù）的姿势。在这个研究中，科学家们采用了一种类似的设计（jì）方法，他（tā）们用（yòng）一（yī）种（zhǒng）常见（jiàn）的应变传（chuán）感器单元，这种传感器是由（yóu）弹性的空心硅胶管（guǎn）制成，在里（lǐ）面充满了共晶镓-铟（EGaIn，一种液态合金）。该传感器（qì）的建模（mó）相对（duì）比（bǐ）较简单，可以通过（guò）计算硅胶管长度/截面的变化来计算电阻的变（biàn）化（huà）。研究者（zhě）们把大量的这种细（xì）长的传感器作为一个（gè）个类似于（yú）神（shén）经纤维的单元（yuán）集（jí）成（chéng）到软体机器人身体（tǐ）里（通常是用硅胶浇注（zhù）法，在后文中的（de）气动软体驱动器中有介绍（shào）具体制造方法）。

弹（dàn）性应变传感（gǎn）器

2. 传感器网络优化的（de）算（suàn）法

为了让大（dà）量的传感器最优化（huà）分布，研究者（zhě）们提出了一种用于优化应变传感器分布和（hé）尺寸设计的算法。

首先是要在计算机中设计出软体机器人弹性（xìng）体（tǐ）的几何模（mó）型（xíng），然后利用这（zhè）个模型进行一系列的不同形态的模（mó）拟交互训练。接下（xià）来研究者根据（jù）交（jiāo）互训练中弹性体的应（yīng）变场分布（应变场分布有（yǒu）模拟交互得（dé）到）来生成一大组可以选择的合（hé）理（lǐ）的传感器路径，这些传感器路（lù）径对（duì）于外界的输入都非常（cháng）敏感（研究者发现，在最开始（shǐ）集成200个候选传感器足以（yǐ）在各个不同的方向表（biǎo）示物（wù）体）。接着（zhe）通过连续（xù）迭（dié）代优化算（suàn）法来选出最优的一组传感器分布（bù）的方（fāng）式，从而（ér）大量的减少传感器的数（shù）量。最终根据得（dé）到（dào）的传感器路径来制造样机进（jìn）行测试。

传（chuán）感器路径的（de）选（xuǎn）择

关于（yú）传感器路径的选择，研究（jiū）者制定（dìng）了三个约束：1. 选择的路径一定要是可以被加工（gōng）的；2. 路径一定要有一（yī）定的（de）随机性；3. 每一个（gè）传感器一定要（yào）跟（gēn）随着应变场，从而（ér）能够最（zuì）大（dà）化传感器的（de）敏感度。

传感（gǎn）器数量筛（shāi）选算法

为了（le）从初始（shǐ）组合（hé）200个传感（gǎn）器中筛（shāi）选出最好的一组传（chuán）感器，研究者使用一阶优化约束算法来实（shí）现传感器最优组合的筛选。

3. 本体感知（zhī）传感器设计应用（yòng）案例

如（rú）前面（miàn）动（dòng）态图（tú）所（suǒ）展示的，作者通过两个实体的例子和一（yī）个仿真的例子来展示（shì）他们（men）算法（fǎ）的可（kě）行性。

首（shǒu）先（xiān）是一个可以多向弯曲的弹性（xìng）棒。弹性棒的一（yī）被固定（dìng），另一（yī）端和外界（jiè）有交互（用手指控制它朝（cháo）着各个（gè）方向弯曲）。研究者（zhě）利用算法把200个初（chū）始的传（chuán）感器网络缩（suō）减到了只含有5个传感器（qì）的最优组网络（luò）分布。仅仅借助于这5个传感器的信息（xī），就可以重构该（gāi）弹性棒在相（xiàng）应的（de）外界作用下的变形情（qíng）况，重构效果有着惊人的准（zhǔn）确度。

初（chū）始传（chuán）感器组和优化的传感器组

实（shí）体交互展（zhǎn）示和对应的（de）模（mó）型重构

除了简单的实心的棒，有气腔的（de）复杂的（de）气动（dòng）软体驱动器也可以用这种（zhǒng）方式来（lái）实（shí）现本体感知的（de）效（xiào）果（guǒ）。针对于一个常见的（de）半圆形截面的气动（dòng）软体手指（zhǐ），研究者先用算法（fǎ）在气腔周围生成了200个可（kě）制（zhì）造的传感器网络，然后用优化模（mó）型缩减到仅剩9到10个传感器网（wǎng）络。

初始传（chuán）感器（qì）分布和优化后的传感（gǎn）器分布

为了均衡制造难（nán）度和精确性（xìng），研究者们最终采用了6个传（chuán）感器的设计。下图给出（chū）了（le）集（jí）成传感器的软体（tǐ）机器人的制造方式。3d打印出传感器网络（luò）的模具，用硅（guī）胶铸模（mó）的（de）方式，在驱动器（qì）表（biǎo）明留（liú）下细小的凹槽，把空心硅胶管铸（zhù）进去（qù），然后再铸一层硅胶来固定空心硅胶（jiāo）管（guǎn），最终在硅胶管里注入（rù）液态金属，接上导线（xiàn），即可得到一个“本（běn）体（tǐ）感知”的软体驱动器（qì）。

带（dài）有本体感（gǎn）知（zhī）能力（lì）软体驱（qū）动器的加工

研究者用两种不同的变（biàn）形模式来检验（yàn）本体感知的性能。一（yī）个（gè）是自由膨胀，另一个（gè）是在膨胀过程中受到圆柱体的阻挡（dǎng）。可以看出（chū），图中显示了实（shí）体的变形和重（chóng）构的（de）模（mó）型有着良好的重叠性。

自（zì）由充气形（xíng）变和被阻挡的（de）充气形变

为了验证所提出的方（fāng）法也适用于仿生机器人设计，研究者仿真（zhēn）了一个（gè）章鱼触（chù）手。优化（huà）后（hòu）的（de）结果能够（gòu）准确（què）的重（chóng）构章鱼触手在复杂的外界接触（chù）的模型（颜色代（dài）表模拟值（zhí）和重构值之间（jiān）的误（wù）差）。

章鱼触手（shǒu）传感器数量的优化

仿真模型和重构模型对比

4. 总结（jié）与展望

集成本体感知能力让本来就具有（yǒu）众多优良性能的软（ruǎn）体机器（qì）人变得更加强大。当一个软体机械（xiè）手具有了本（běn）体感知能（néng）力，它（tā）不仅仅能够感知一个物体是（shì）否被（bèi）抓起，更能够直接感知（zhī）所抓起物体（tǐ）的形状。本研究中（zhōng）的科（kē）学（xué）家们提出的传感器的设计及优化的（de）方法能够很好地重构软（ruǎn）体机器（qì）人的状态，从而进一步提升（shēng）了软体机器人的可（kě）靠性以及实用（yòng）性。能够对于外界的交互进行感知，让软体机器人如虎添翼，相信在不久的将（jiāng）来，软体机器人会逐步走入大（dà）家的生活。

软体机（jī）器人已经有了进一步的突破，但目前还是有很多的不足需要（yào）改进，我相信，在未来的不断研究中，可（kě）以创造出能（néng）像人一样的软体机器人。