触感作为人类与外界环境互动的重要方式之一，涉及复杂的生理机制和认知过程。为了模拟人类手指的触感能力，科研工作者一直致力于开发具有高灵敏度和高分辨率的软体手指传感器。
近日，中国科学技术大学的研究团队在《Cell Reports Physical Science》期刊上发表了一项最新研究，团队开发了一种生物启发的软体手指（Bioinspired Soft Finger, BSF），该手指能够模拟人类手指的弯曲和力感知能力，甚至能够持续监测受试者脉搏。该研究为机器人感知模拟迈出了重要一步。
▍BSF软体手指采用气动PneuNet结构设计
BSF的设计灵感来源于人类手指的复杂结构和功能。人类手指不仅能够进行灵活的运动，还能够通过触觉和本体感觉感知外界环境的信息。为了模拟这种能力，BSF采用了改进的气动网络（PneuNet）结构来实现弯曲运动，并通过无缝集成的导电纤维线圈来监测弯曲角度和指尖受力。
BSF自解耦弯曲与力传感的工作原理
PneuNet结构是一种基于气压驱动的可变形结构，由多个相互连接的气室组成。当向气室内充入气体时，气室膨胀并推动相邻的气室变形，从而实现整体的弯曲运动。BSF采用了这种结构，通过控制气压的大小和方向来控制手指的弯曲角度和速度。
（A）BSF的尺寸；（B）BSF的制造工艺。
导电纤维线圈是BSF实现自解耦弯曲和力感知的关键部件。它由两部分组成：一部分是缠绕在每个弯曲执行器的气室上的多段线圈，用于监测弯曲角度；另一部分是安装在指尖的扭曲液态金属（LM）纤维，用于监测指尖受力。
在结构方面，多段线圈由导电纤维缠绕而成，每个气室对应一段线圈。当手指弯曲时，气室膨胀导致线圈之间的距离和互感发生变化，进而引起电感的变化。通过测量线圈两端的电感值，可以实时计算出手指的弯曲角度。
用于制造定制硅胶管的湿挤压装置
LM纤维的液态金属填充和包装
而扭曲LM纤维则由液态金属（如镓铟合金）注入硅胶管中制成，并通过扭曲处理增加其灵敏度和稳定性。当外部压力作用于指尖时，硅胶管变形导致液态金属重新分布，进而引起电阻的变化。通过测量纤维两端的电阻值，可以实时计算出指尖的受力大小。
▍实际测试下 BSF拥有极高的稳定性且响应速度与人类相当
为了全面验证生物启发的软体手指（BSF）的实际性能，研究团队进行了多项测试，涵盖弯曲感知、力感知、物体硬度检测以及医学检查演示等多个方面。
电感弯曲传感的特性及性能评估
BSF弯曲角度校准设置
在弯曲感知能力方面，研究团队通过向BSF施加不同的气压，使其以-5°、15°、25°、35°和45°等不同的弯曲角度进行弯曲和释放。实验结果显示，BSF的电感变化与弯曲角度之间呈现出良好的线性关系，灵敏度高达13nH/°。在多次弯曲-释放循环中，BSF的电感变化曲线几乎完全重叠，显示出极高的重复性和稳定性。
例如在2000次弯曲-释放循环测试中，BSF的电感输出漂移小于0.3%，且在测试开始和结束时，四个弯曲周期的电感变化曲线几乎没有差异。此外，BSF的弯曲响应时间仅为40毫秒，恢复时间为50毫秒，这一响应速度与人类手指相当。
BSF扭曲LM光纤力传感器的特性
在力感知测试环节，研究团队使用高精度电动线性平台和负载单元，对BSF施加不同大小的力，并记录其电阻变化。实验结果显示，当施加的力超过0.6N时，BSF的电阻变化与施加的力之间呈现出高度线性的关系，灵敏度达到4.09U/N。
在多次加载-卸载循环中，BSF的电阻变化曲线保持一致，显示出良好的稳定性和耐用性。例如，在1000次加载-卸载循环测试中，BSF的电阻漂移相对较小，且在测试开始和结束时，10个循环的电阻变化曲线几乎重叠。此外，BSF的力感知响应时间也较短，加载响应时间为150毫秒，卸载响应时间为140毫秒。
通过BSF检测刚度
在物体硬度检测能力方面，研究团队使用了五种不同硬度的材料样本（shore硬度分别为00-20、00-30、00-50、10A和20A），并让BSF通过简单按压来检测这些样本的硬度。
实验结果显示，BSF能够准确识别出不同硬度的物体，且检测结果与样本的实际硬度高度一致。例如，当BSF按压shore硬度为00-50的样本时，其D_R-D_L曲线的斜率与样本的实际硬度值相匹配。此外，团队还通过改变按压力来验证BSF硬度检测的稳定性，结果显示不同力幅下的D_R-D_L曲线几乎重叠。
通过BSF进行块状识别和搜索
此外，研究团队还将BSF安装在六自由度机械臂上，并模拟医生进行肿块检测和脉搏测量。在肿块检测演示中，BSF能够准确定位嵌入在硅胶片中的肿块位置，并通过D_R-D_L曲线的斜率变化来区分正常组织和肿块区域。在脉搏测量演示中，BSF能够成功定位参与者手腕上的动脉位置，并准确测量脉搏波形。通过计算脉搏波形的微分，团队还得到了参与者的心率数据。
为了确保BSF在实际应用中的长期稳定性，团队还对其进行了机械耐用性测试。研究人员让BSF在长时间内反复进行弯曲-释放和加载-卸载循环，并监测其感知和驱动性能的变化。实验结果显示，在数千次循环测试中，BSF的感知和驱动性能均保持稳定，没有出现明显的性能下降或损坏现象。这个结果充分证明了BSF具有良好的机械耐用性，能够满足实际应用中的长期稳定性要求。
▍BSF软体手指在三种典型场景的应用潜力
由于其独特的自解耦弯曲和力感知能力，BSF在多个实际应用领域展现出了巨大的潜力。
具有自解耦弯曲和力传感的BSF以及用于体检的“机器人医生”概念
在医学领域，BSF可以作为“机器医生”的辅助工具，执行精确的医学检查。这种能力使得BSF在乳腺癌、甲状腺癌等疾病的早期筛查中具有重要应用价值。
此外，BSF还可以用于脉搏测量，通过定位患者手腕上的动脉位置并测量脉搏波形，为医生提供关于患者心脏状况的重要信息。
BSF的桡动脉定位和脉搏测量
在机器人技术领域，传统的机器人手指往往只能执行简单的抓取任务，而BSF则能够感知手指的弯曲角度和指尖的接触力，从而实现更为复杂的操作。在具体场景下，如精密装配任务，BSF能够准确感知零件的位置和形状，确保装配的精度和稳定性。此外，BSF的柔软性和适应性也使其成为探索未知环境的理想工具，如深海探测、外太空探索等。
中国科学技术大学研发团队表示，目前针对BSF软体手指还在继续开发阶段，团队亟待解决生产成本问题，由于BSF的制造过程相对复杂，需要高精度的模具和组装技术，一定程度上限制了其在大规模生产中的应用。后续团队会结合更加可控的材料，削减制造成本。此外，BSF的感知性能受到环境因素的影响，如温度、湿度等。这些因素可能导致感知信号的漂移和噪声增加，影响BSF的准确性和稳定性。同时，现阶段BSF主要依赖于外部设备和算法进行处理和分析，难以实现完全自主地感知和决策，这也是后续需要持续迭代的方向。
▍结语与未来：
中国科学技术大学打造的BSF软体手指搭载的自解耦弯曲及力感知技术，不仅为我们提供了一种新的手段来模拟人类手指的触感能力，还为软体机器人技术的发展开辟了新的方向。随着材料科学以及制造成本的降低，未来BSF软体手指有望在医学、机器人技术，以及人机交互等多个领域展现出广阔的应用前景。