闭上眼，给你不一样的感觉，现在AI人工智能软体机器人（rén）可以（yǐ）给（gěi）到你。

现（xiàn）在科技越来越发达，传统机械化操作的机器人已经（jīng）不能满足现在人类（lèi）快速的发（fā）展，随着科技的不断发展，科（kē）研人员（yuán）通过自然（rán）界（jiè）的软体（tǐ）生物（wù）和传统机器人的启发（fā），陆续有人创造出对人类快速发展的软体（tǐ）机器人（rén），他们可以去到很多人（rén）类去不到的地方，他们的身体柔软度，给经济带（dài）来进一步的（de）发展。

软体机器人模仿章鱼，象鼻，海星等动物而设（shè）计，栩栩如生（shēng），他们由软材料（liào）（硅胶，橡胶）构（gòu）成，有（yǒu）着天生（shēng）优良的环境适应（yīng）性以及安全交互性。但是相比于传统机（jī）器（qì）人，软体机器人的（de）“感知”能力还远远不足（zú）。要真正（zhèng）做出“富（fù）有生命（mìng）”的软体机器（qì）人，有效（xiào）的（de）传（chuán）感是（shì）必不可（kě）少的。我们人类或（huò）者动物（wù）的肌肉纤（xiān）维里缠绕着神经纤维，从而可以直接感（gǎn）知肌肉的变（biàn）形，我们称之为（wéi）“本体感（gǎn）知能力”。

1. 软体机器（qì）人的传感

软（ruǎn）体机器人虽然适应性环境能力（lì）强，可（kě）以和人安全交互，但是为了能够真正在生（shēng）活生产中应用，能感知外界环境实（shí）为（wéi）关（guān）键，有（yǒu）了传感信（xìn）息（xī），机器人（rén）才能（néng）做出相应（yīng）的对策，或者（zhě）检验（yàn）任务是否已经完成。毫（háo）不夸（kuā）张的说，如果没有有效的可（kě）靠（kào）的传（chuán）感方（fāng）案，软体机器人只能（néng）被限制在实验室中做做展示了。

对于传统（tǒng）机器人来说，机器人是（shì）由刚性的杆件（jiàn）和旋转（zhuǎn）关节构成，用旋转编码器得到关节转角就可以（yǐ）计算出来当前机器人的姿态。

但是软体机器人而言，材料柔软的（de）特性让软（ruǎn）体机器人（rén）本体的（de）形状变得（dé）极难（nán）预测（cè），尤其是受到外（wài）力影响的情况下。科学家们已经设计出多种有效的软（ruǎn）体机器人传感器（例如液态金属，光纤，导（dǎo）电聚合物）。想要完全的表（biǎo）征一个软体机器人的形变信息，仅仅依（yī）靠一（yī）两条/片传（chuán）感（gǎn）器是（shì）比（bǐ）较难实现的，需要（yào）更复杂更科学的传感器分布设计。目前的大（dà）多数研究都是根据经验人为的对（duì）传感器的分布进行（háng）设计，考（kǎo）虑（lǜ）到（dào）软体机器人（rén）的“多自（zì）由度特（tè）性”的复杂性（xìng），人为的（de）设计（jì）传感（gǎn）器的尺寸和（hé）分布会越来越艰难。

来自迪士尼研究院（Disney Research）以及雷（léi）伊·胡安·卡洛斯大学（UniversidadRey Juan Carlos）的（de）科学家们尝试设（shè）计出一种传感器系统来重构软体机器人的本体，他们指出（chū），传感器（qì）的数量（liàng），以及（jí）放（fàng）置传（chuán）感器的最佳位置是（shì）两个重（chóng）要的问（wèn）题。研究（jiū）者们提出了一种算法技术，可以（yǐ）由软（ruǎn）件自动地设计（jì）“拉伸型传（chuán）感网络”的尺（chǐ）寸和分（fèn）布，从而为任意形状和尺寸的软体机器（qì）人增加“本体感受”的（de）能力。他们的（de）方法已经能够让（ràng）软体机器人感受（shòu）自身的变形状态（tài）以及感（gǎn）受在外界交互下（xià）的形变。

在（zài）该研究（jiū）中给出（chū）了三个（gè）具有本体感知能力的应（yīng）用实（shí）例，一（yī）个长方体的弹性（xìng）棒，一个气动的软体机械（xiè）手指，还有一（yī）章鱼触手（只有仿真（zhēn））。我们先（xiān）来（lái）欣赏一下这（zhè）几种（zhǒng）软体（tǐ）机器人例子。

长方体棒展（zhǎn）示

软体手指展示

章鱼触手（仿（fǎng）真）展（zhǎn）示

我们的肌肉（ròu）纤维上缠绕了一圈（quān）圈的神经纤维（wéi），它们可（kě）以检测肌肉的长度变化啊，从而让我们感知身体（tǐ）每一处的姿势。在这个研究中，科学家（jiā）们采用了一种类似的（de）设计（jì）方法，他们用一种常（cháng）见的应（yīng）变传感器单元，这种传感器（qì）是由弹性的空心硅胶管（guǎn）制成，在里面充满了（le）共晶镓-铟（yīn）（EGaIn，一种液（yè）态合金）。该传感器的建模相对比较简单，可（kě）以通（tōng）过计算硅胶管长度/截面（miàn）的（de）变化来计算电阻的变（biàn）化。研究者们把大（dà）量的这种细长的传感（gǎn）器（qì）作为（wéi）一个个类似（sì）于神（shén）经纤维的单元集成到（dào）软体机器人身体里（通常是用硅胶浇注（zhù）法，在后文中（zhōng）的气动软（ruǎn）体驱动器中有（yǒu）介绍具（jù）体（tǐ）制造方法（fǎ））。

弹性应（yīng）变传感器（qì）

2. 传感器网（wǎng）络优化的算法

为了（le）让大量的（de）传感器（qì）最优化分布，研（yán）究（jiū）者们提出了一（yī）种用（yòng）于优化应变传（chuán）感器分布和尺寸设计的算法。

首先（xiān）是要在计算机中设计出软体机（jī）器人弹性体的几何模型，然后利（lì）用这个模（mó）型进行一系列（liè）的不同形态的模拟交互训练。接下（xià）来研究者根据交互训练（liàn）中弹性体的应变场（chǎng）分（fèn）布（应变场分布有模（mó）拟交互得到）来生成一大组可以选择的合理的传（chuán）感（gǎn）器路径，这些传感（gǎn）器路径对于（yú）外界的输入都非常（cháng）敏感（研究（jiū）者发现，在最（zuì）开始（shǐ）集成200个候（hòu）选（xuǎn）传感器足以在各个不同的方向表示物体（tǐ））。接着通过连续迭代（dài）优化算法（fǎ）来选出最优的一组（zǔ）传感器分布的方式，从而（ér）大量的减少传（chuán）感器的数量。最终根据得（dé）到的（de）传感器路径来制造（zào）样机（jī）进行测试。

传感器路径的选择

关于传感（gǎn）器路径的选择，研究者制定了三个约束：1. 选择的路（lù）径一定要是可以被加工的（de）；2. 路径一定要有一定的随机（jī）性；3. 每一个传感器一定要跟随着应变场，从而（ér）能够最大化传感器的敏感（gǎn）度。

传感器数量筛选算法

为了从初始组合200个传感器（qì）中筛选出最好的（de）一组传感器，研究者使用一阶优化约（yuē）束算法来实现传感器（qì）最优组合的筛选（xuǎn）。

3. 本体感知传感器设计应用案（àn）例（lì）

如前面动态图所（suǒ）展示的，作（zuò）者通过两个实体的（de）例（lì）子和（hé）一个仿真的（de）例子来展示他们算法的可行性（xìng）。

首先是一个可以多向弯曲的弹性（xìng）棒。弹性（xìng）棒的一（yī）被固（gù）定，另一（yī）端（duān）和外界有交互（用手指控制它朝（cháo）着（zhe）各个（gè）方（fāng）向弯曲）。研究者利（lì）用算法把200个（gè）初（chū）始的（de）传感器网络缩减到了只（zhī）含（hán）有5个传感器的最优（yōu）组网络分布。仅仅（jǐn）借助于这5个传感（gǎn）器的（de）信息，就可（kě）以重构该弹性（xìng）棒在（zài）相应（yīng）的外界作（zuò）用下的变形（xíng）情况（kuàng），重（chóng）构（gòu）效果（guǒ）有（yǒu）着惊人的准确度（dù）。

初始传感器组和优化（huà）的传感器组

实体交互（hù）展示和对应的模型重构

除了简单的实（shí）心的棒，有（yǒu）气腔的复杂（zá）的气动软（ruǎn）体驱动器也（yě）可以用这（zhè）种方式来实（shí）现本体（tǐ）感（gǎn）知（zhī）的效（xiào）果。针（zhēn）对于一个常见的半圆形（xíng）截（jié）面的气动软体（tǐ）手指（zhǐ），研究者先用算法在气腔周围生（shēng）成了200个可制造的传（chuán）感器网络，然后用优（yōu）化模型缩减到仅剩9到10个传感（gǎn）器网络。

初始传感器分布和优化后的传感器分布

为了均（jun1）衡制造难度和精确性，研究者们最终采用了6个传感器的（de）设计（jì）。下图给出了集成传感（gǎn）器（qì）的软体机器人的制造方式。3d打印（yìn）出传感器网络的模具，用硅（guī）胶铸模的方（fāng）式，在驱动器表明留（liú）下细小的凹槽（cáo），把空心硅胶管铸（zhù）进去，然后再（zài）铸一层（céng）硅（guī）胶来固定空心硅胶管，最终在（zài）硅胶管里（lǐ）注入液（yè）态金属，接上导线，即可得到一个“本体感知”的软体驱（qū）动器（qì）。

带（dài）有（yǒu）本体感知能力软体驱动器的加（jiā）工

研究者用两种不同的变形模式来检验本体感知的性能。一（yī）个是自由膨胀，另一个是在膨胀过程中受到圆柱体（tǐ）的阻挡。可以看出，图中显示了（le）实（shí）体的（de）变形和重构的模（mó）型有着良（liáng）好的重叠性。

自由充气形变和被阻挡的充（chōng）气形变

为了验证所提出的（de）方法也适用于仿（fǎng）生机器人设计，研究者（zhě）仿真了一个章鱼（yú）触手。优（yōu）化后的结果能够（gòu）准确的重构章鱼触手在（zài）复杂的外界（jiè）接（jiē）触的模（mó）型（颜色代表模拟值和重构值之间（jiān）的误（wù）差）。

章鱼（yú）触手传感器（qì）数量（liàng）的优化

仿（fǎng）真模型（xíng）和重构模（mó）型对比

4. 总结与展望

集成本体感知能力让本（běn）来就具有（yǒu）众多优良性能的软体机器（qì）人变得更（gèng）加强大。当一个软体机械手具有了本（běn）体感知（zhī）能力，它不仅仅能够感知一个物体（tǐ）是否被（bèi）抓（zhuā）起，更能够（gòu）直（zhí）接感（gǎn）知（zhī）所抓起物（wù）体的形状。本研究中的科学家们提出的传感器的设（shè）计及优化的方法（fǎ）能够很（hěn）好地重（chóng）构软（ruǎn）体机器（qì）人的状（zhuàng）态，从（cóng）而进一（yī）步（bù）提（tí）升了软（ruǎn）体机器人的（de）可靠性以及实用（yòng）性（xìng）。能够对于外界（jiè）的（de）交互进（jìn）行感知，让软体（tǐ）机器人（rén）如虎添翼，相信在不久的将来，软体机器人会逐步（bù）走入大家的生活。

软体机器人已经有了进一步的突破，但目前（qián）还（hái）是有很多的（de）不足需要（yào）改（gǎi）进，我相信，在未来的不断研究中（zhōng），可以创造出能像人一样的软体机器人。