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图片来源@视觉中国
文 | 学术头条
机器人在我们日常生活中已经无处不在 ， 尤其是新冠肺炎大流行期间 ， 机器人在无接触配送、货物分选、紫外线消毒以及防疫应急处理和辅助作业等方面 ， 都扮演了不可或缺的特殊角色 ， 甚至有人将机器人称为科技 “战疫” 中的汹涌 “后浪” 。
但是 ， 受限于目前触觉传感器在空间分辨率和精度方面存在的瓶颈以及其他原因 ， 机器人在执行复杂任务上的能力远远低于人类 。
相反 ， 作为人类最大的器官 ， 皮肤不仅可以感知力的大小和方向（自解耦） ， 对外界刺激的定位精度也可以超越触觉感受器间的平均间距（超分辨率） 。 因此 ， 人的双手可以完成非常精巧和复杂的任务 ， 比如抓取易碎物品 ， 进行灵巧操作 ， 识别纹理和阅读盲文等 。 而现有的机器人触觉传感器与人类皮肤相比还存在较大差距 。
为解决上述难题 ， 香港城市大学生物医学工程系申亚京教授课题组、香港大学计算机系潘佳教授课题组及其合作者 ， 共同提出了一种基于磁性薄膜、类人类皮肤功能的触觉传感器 ， 结合深度学习算法 ， 实现了机器人触觉传感器的自解耦和超分辨率 ， 为仿人类皮肤的触觉感知提供了新的思路 。
相关成果以 “Soft magnetic skin for super-resolution tactile sensing with force self-decoupling” 为题 ， 于近日发表在《科学机器人》（Science Robotics）上 。 申亚京教授和潘佳教授为论文的共同通讯作者 ， 香港城市大学生物医学工程系在读博士生闫友璨为论文的第一作者（由申亚京教授和潘佳教授共同指导 ， 主要研究方向为机器人触觉感知和人工智能算法） 。
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来源：Science Robotics
研究人员对学术头条表示 ， 该研究主要解决了现有触觉传感器存在的两点不足：
一是现有的触觉传感器力的解耦（将外力分解到法向和切向）或标定过程复杂 ， 往往需要设计复杂的传感器结构（如刚性梁）或拟合复杂的数学模型 ， 而对于工业界的实际应用来说 ， 传感器的解耦（或标定）方法越简单越好 ， 因为简单的方法往往越稳健 ， 成本也更低；
【机器人|中国高校学者领衔研发新型磁性触觉皮肤，机器人可穿针引线夹鸡蛋】二是在实现解耦的情况下 ， 尚未同时实现触觉超分辨率 ， 这使得大面积、高空间分辨率而又低成本的触觉传感（如覆盖机器人全身的人工皮肤）变得难以实现 ， 因为大面积、高空间分辨率的触觉传感需要数量庞大的传感单元和导线 ， 因此需要更高的制造成本和信号采集成本 。
研究团队表示 ， “这种具有自解耦功能的超分辨触觉感知在机器人领域有很大的应用潜力 ， 可应用于机器人自适应抓取、灵巧操作 ， 人机交互 ， 模式识别等重要领域 ， 赋予机器人灵巧操作日常物品的能力 ， 提高人机交互的安全性 。 ”
让 “夹鸡蛋” 力度恰到好处
触觉传感器是用于机器人中模仿触觉功能的传感器 ， 可以赋予机器人通过接触来感知外部环境并与之交互的能力 ， 在机器人灵巧操作、人机共融、模式识别等领域有着重要的应用 。
随着微电子技术的发展和各种有机材料的出现 ， 近年来科学家已经提出了多种多样的触觉传感器的研制方案 ， 但目前大都属于实验室阶段 ， 达到产品化的并不多 。
在该研究中 ， 该触觉传感器的核心由一层经单面多级正弦磁化的磁膜和嵌入在印刷电路板上的霍尔传感器组成 。 磁膜和霍尔传感器之间可以填充不同厚度和弹性的硅胶 ， 用来调节传感器的灵敏度和量程 。 当有外力施加于磁膜上时 ， 霍尔传感器将测量到由磁膜变形所引起的磁场变化 ， 进而可以测量出所施加外力的大小和方向 。
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图 | 磁性皮肤的结构和工作原理（来源：论文）
对此 ， 申亚京教授表示 ， “这种经单面多极的正弦磁化后的磁体在学术上被称为 Halbach 阵列（Halbach Array） ， 其一个重要特点就是可以在削弱一侧磁场的同时可以极大地加强另一侧磁场 。 该技术不仅在粒子加速器、磁悬浮列车、电磁炮等前沿领域有着重要的应用 ， 在我们日常生活中使用的冰箱贴中也有应用 。 ”
在此次研究工作中 ， 闫友璨发现了 Halbach 阵列除了单侧磁场被增强的特点外 ， 还有另一个很特殊的性质 ， 即当把磁膜按正弦磁化后 ， 其磁感应强度 B 和磁场方向 RB 在是 x-z 平面内是天然解耦的 ， 即磁感应强度 B 只和 z 方向有关 ， 磁场方向 RB 只和 x 方向有关 。 因此 ， 法向力 Fz 的输出只与 z 方向有关 ， 切向力 Fx 的输出只与 x 方向有关 ， 这就为研究自解耦功能的触觉传感器提供了可能 。
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图 | 磁感应强度平面和磁场方向平面（天然解耦）示意图（来源：论文）
“最大的困难在于如何设计磁膜的磁化方式 ， 才可以让传感器具有自解耦的特性 。 我们进行了多次实验研究 ， 发现正弦单面多级的磁化方式是最优的 ， 因为这种磁化方式在理论上可以产生两个天然解耦的物理量：磁场强度和磁场方向 ， 进而可以帮助实现法向力和切向力的自解耦 。 ” 闫友璨说 。
据论文描述 ， 解耦后的磁性皮肤可以提供独立的正压力和切向力的测量（无串扰耦合） ， 因此可以给机器人提供更精确的力反馈 ， 比如将磁性皮肤贴在机械手上进行自适应抓取鸡蛋 。
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图 | 基于力反馈的自适应鸡蛋夹持（来源：研究团队）
在实验开始时 ， 机械手未进行抓取 ， 夹持力 Fz 和载荷引起的切向力 Fx 均为零 ， 当机械手夹住鸡蛋时（t1） ， 夹持力 Fz 迅速增大 ， 直至鸡蛋被提起时（t2） ， 由于鸡蛋的重力作用 ， 切向力 Fx 迅速增大 ， 此时施加一个外部干扰：用手往下拽鸡蛋（t3） ， 切向力开始逐渐增大 ， 为了不使鸡蛋滑落 ， 机械手自动增大夹持力 ， 使 Fx/Fz 的比值始终小于滑动边界（合力保持在摩擦锥以内） 。 当撤去外部干扰后（t4） ， 机械手开始自动松开夹爪 ， 以免鸡蛋被夹碎 ， 从而实现了在有外部干扰时 ， 自适应抓取（易碎）物体的安全操作；在对比实验中 ， 当没有磁性皮肤提供的力反馈时 ， 由于夹持力不足以克服外部干扰 ， 鸡蛋被拽下（t8） 。
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图 | 基于力反馈的自适应鸡蛋抓取（来源：论文）
类似地 ， 研究人员还展示了如何利用磁性皮肤的力反馈进行自适应调节机械手的夹紧力 ， 以稳定的夹持一个正在注水的水瓶 。 当往水瓶中不断注入液体时 ， 切向力 Fx 逐渐增大 ， 水瓶有从机械手中滑落的趋势（Fx/Fz 的比值接近滑动边界） ， 此时机械手自动增加了夹持力 Fz ， 从而避免了水瓶的滑落 ， 任务成功；同样在对比实验中 ， 当没有磁性皮肤提供的力反馈时 ， 水瓶在注水的过程中从手中滑落 ， 任务失败 。
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图 | 基于力反馈进行自适应抓取注水水瓶的演示（素材来源：研究团队）
穿针引线 ， so easy
据论文描述 ， 这种磁性皮肤不仅可以精确地解耦外力的大小和方向 ， 还具有触觉超分辨率 ， 即对外界刺激的定位精度可以超越传感器的物理分辨率（两个传感单元之间的距离） 。
在此次研究中 ， 研究团队分别用两个不同的场景展示了触觉超分辨在机器人领域的应用前景：1）利用触觉超分辨率实时追踪滚动小球；2）利用触觉超分辨率遥控机械臂进行穿针 。
在第一个场景中 ， 研究人员利用超分辨率实时追踪了在磁性皮肤上滚动的小球的接触位置和接触力大小 ， 将定位精度提高了两倍 。 进一步 ， 通过神经网络的定量计算 ， 该定位精度可以被提高到 0.1mm ， 达到磁性皮肤物理分辨率（相邻传感单元的距离 6mm）的 60 倍 。
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图 | 利用触觉超分辨率实时追踪滚动小球的演示（素材来源：研究团队）
在第二个场景中 ， 研究人员只使用了一个传感单元便控制了机械臂的上、下、前、后、左、右六个运动方向 ， 在研究人员的远程操控下 ， 机械臂可以完成穿针的精细操作 。
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图 | 利用触觉超分辨率遥控机械臂进行穿针的演示（素材来源：研究团队）
为机器人 “穿” 上人工皮肤
近年来 ， 由于磁性材料可以对变化磁场作出快速响应的特性 ， 其在机器人领域得到了重要应用 。
去年 11 月 ， 由申亚京教授课题组、中国科学院深圳先进技术研究院（SIAT）领衔的科研团队 ， 通过使用一种名为 M-spray 的复合胶状磁性喷雾剂（composited glue-like magnetic spray） ， 成功开发出一种制造毫米级机器人（Millirobots）的简单方法 。 该方法只需要将类似胶水的磁性喷雾剂喷在物体表面 ， 就可以快速制造出一种运动可控且灵活的毫米级机器人 。 利用这种方法 ， 在磁场的驱动下 ， 被涂抹后的物体可以在不同表面上爬行、行走或滚动 ， 另外在一项实验中 ， 成功在兔胃内实现在目标位置释放药物 。
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图 | 可爬、可滚、可行走的机器人（来源：香港城市大学）
“我们的想法是利用这种 ‘磁性外衣’ ， 将任何物体变成机器人 ， 并控制它们的运动轨迹 。 我们研发的 M-spray 可以粘在目标物体上 ， 并且在磁场的驱动下 ‘激活’ 物体 。 ” 申亚京当时解释道 。
在此次研究工作中 ， 研究人员也同样使用了一种磁性材料 。 研究人员告诉学术头条 ， “磁性材料拥有可编程性 ， 可远程操控性等优点 ， 在微型机器人中应用十分广泛 ， 可用于体内药物递送 ， 血管舒通等重要领域 。 除了用作磁性驱动器 ， 磁性材料也可以用作触觉传感器 ， 相比基于压电 ， 压容 ， 压阻 ， 光纤等只有一维信号输出的触觉传感器 ， 基于磁性材料的触觉传感器可以输出三维的磁场信号 ， 更有利于实现多维力传感和触觉超分辨率 。 ”
那么 ， 这种磁性皮肤的易用性如何？能不能从实验室走出供大众使用呢？潘佳教授表示 ， 针对特定硬件设计协同的智能算法 ， 能够进一步突破硬件本身的瓶颈 ， 获得更好的效果 。
“我们针对磁膜的特性设计了深度学习方法 ， 将其超分辨率提高到了 60 倍 ， 达到了与人类皮肤的超分辨率（约 40 倍）可比的程度 。 如此以来 ， 我们可以在实现功能的同时 ， 极大地减少机器人皮肤中的传感单元与布线 ， 从而提高智能皮肤的易用性 。 这对未来把人工皮肤覆盖于机器人全身 ， 使机器人拥有和人类一样的全身触觉感知能力至关重要 。 ”
谈及未来 ， 研究人员表示他们将继续致力于开发出在更多维度上解耦的磁性皮肤 ， 并针对不同的场景设计出特定的超分辨率算法 ， 实现硬件和软件的深度融合 ， 从而大大拓展磁性皮肤的应用场景 。
或许在不远的将来 ， 覆盖有人工皮肤的家庭机器人将成为我们日常生活中不可缺少的一部分 。
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