這是一種具有三維力觸覺感知的機器人皮膚，當抓取雞蛋時，如果有外力試圖將其拽走，該觸覺皮膚能夠檢測到向下的拖拽力或切向力。
這樣，夾爪可以自動增加夾持力（以避免雞蛋滑落），且在外力撤走後自動減小夾持力（以避免夾碎雞蛋），從而實現自適應抓取。
影片丨基於觸覺反饋的雞蛋自適應抓取（來源：Nature Machine Intelligence）
這項研究來自法國國家科學研究中心團隊，他們開發了一種新型自解耦三維觸覺感測器，其創新性在於採用特殊的磁膜設計實現了三維力的獨立測量。
該技術突破了傳統觸覺感測器依賴複雜機械結構或資料擬合方法的侷限，將校準複雜度從傳統的二次方或三次方量級（N² 或 N³）降低到線性規模（3N），不僅簡化了系統架構，更顯著減少了標定資料採集和處理的時間。
在應用層面，該感測器展現出跨領域的適配潛力：在醫療領域，可實現人工膝關節三維力分佈的精確測量；在機器人領域，可提升示教操作的觸覺反饋精度；在健康監測領域，則能用於護膝等可穿戴裝置的力學監測。這些應用場景的拓展，標誌著三維力感知技術向實用化邁進關鍵一步。
該論文第一兼通訊作者、法國國家科學研究中心博士後閆友璨表示，這是機器人觸覺感知技術的重要進步，只有更精準地感知三維力，才能更安全、更主動地與物理世界互動，而讓機器人全身都具備觸覺感知能力是實現具身智慧不可或缺的關鍵模組。
圖丨閆友璨（來源：閆友璨）
日前，相關論文以《一種具有三維力自解耦單元的觸覺皮膚》（A soft skin with self-decoupled three-axis force-sensing taxels）為題發表在 Nature Machine Intelligence[1]。
閆友璨是第一作者兼通訊作者，法國國家科學研究中心阿伯達拉曼恩-凱達（Abderrahmane Kheddar）教授擔任共同通訊作者。
圖丨相關論文（來源：Nature Machine Intelligence）
巧用正交磁化的 Halbach 陣列結構，顯著減少資料採集和處理時間
2021 年，閆友璨與合作者在發表於 Science Robotics 的工作中實現了二維力的解耦 [2]，而該研究將二維力的解耦技術擴充套件到三維空間。
三維力是指物體在空間三個正交方向（X、Y、Z 軸）上所受到的力，包括法向力（Z 軸）和切向力（X/Y 軸）。
三維力的應用場景廣泛，例如，在機器人抓取易碎物品時，需同時感知法向壓力（防捏碎）和切向力（防滑落）；在醫療領域，假肢需要即時監測三維受力分佈，以避免區域性壓力過大導致組織損傷。
然而，實現三維力的測量和自解耦並非易事。這需要設計出特定的磁化方式，來構建出具有自解耦性質的三維磁場分佈：當在某個方向施加力的時侯，另外兩個方向的感測器輸出與該方向沒有耦合。
傳統的觸覺感測器（如基於壓阻或電容的感測器）通常只能測量壓力（一維資訊），若測量切向力或三維力，則必須依賴複雜的感測器結構，或採用繁瑣的標定方法進行解耦。舉例來說，假設在每個方向取 10 個標定點，傳統方法的標定次數高達 10³（10×10×10 次）。
為解決上述問題，該課題組提出了一種創新的思路：基於三維磁場資訊，透過最佳化磁膜設計，使感測器的輸出在三個方向上實現天然解耦。
這一設計使得標定流程顯著簡化——每個方向可獨立進行，而另外兩個方向不受影響，標定次數為 30 次（10+10+10 次），與此前的 10³ 相比大大降低了校準複雜度。
也就是說，新型觸覺感測器用簡單的結構和標定流程，就能夠達到傳統感測器需要複雜結構和標定才能實現的測量精度（三維自解耦測量誤差在 5% 以內）。
圖丨感測器的結構與原理（來源：Nature Machine Intelligence）
這種觸覺感測器採用類似“三明治”的三層結構，從上至下分別是磁膜、彈性矽膠層和霍爾感測器（如上圖）。
最上層是感測器的核心部件磁膜，用來提供特殊磁場分佈。研究人員採用 Halbach 結構和正交疊加的方式，利用磁場的三維資訊實現了三維力資訊的解耦，這也是這項研究的核心優勢。
“普通的磁化方式無法實現自解耦效果，而我們發現正弦磁化的 Halbach 陣列具有天然解耦的磁場性質，將其正交疊加後能夠實現三維力自解耦所需的磁場分佈。”閆友璨說。
圖丨Halbach 陣列的磁場正交疊加（來源：Nature Machine Intelligence）
中間層是彈性矽膠層，它的作用是透過改變其厚度、硬度或彈性模量，靈活調整感測器的測量範圍和靈敏度。最下層是安裝在印刷電路板（PCB，Printed Circuit Board）的霍爾感測器，用來測量三維磁通量變化。
那麼，這種觸覺感測器的結構是如何協同工作的呢？
當外力直接作用在感測器表面時，磁膜會發生變形，進而引起磁場發生變化。霍爾感測器透過測量磁場的變化，反向推算出自身變形的程度，進而進一步推算出施加的力的大小。
儘管磁場設計是關鍵，但能否透過簡易工藝實現同樣至關重要。為此，研究團隊與香港大學潘佳教授合作，結合理論推導、模擬模擬與實驗資料對比，驗證了該方案的可行性。
此外，這種三層結構具備高度可擴充套件性，設計者可透過調整引數（如矽膠硬度或磁膜特性）靈活定製感測器的靈敏度與測量範圍，以滿足不同應用場景的需求。
可應用於測量三維力分佈和機器人示教等領域
閆友璨指出，該技術目前最直觀的應用場景是在機器人的抓取與操作、醫療與健康監測等領域。在這項研究中，研究人員在三個方面展示了該技術的應用潛力。
·測量人工膝關節的三維力分佈：
儘管現有基於視覺的觸覺感測器可以測量高精度的三維力分佈，但由於它們的體積較大（需內建攝像頭）、感測面積相對較小，難以整合到膝關節實現大面積觸覺感測。基於壓阻或電容等原理的其他感測器通常只能測量壓力，也無法方便實現膝關節三維力分佈的測量，而該技術彌補了現有感測器的不足。
動圖丨人工膝關節的三維力分佈測量（來源：Nature Machine Intelligence）
·機器人示教：
傳統的機器人視覺方法中，最常見的是方法是為機器人都配備示教按鈕，這個按鈕安裝在機械臂末端或示教器上。當進行機器人示教時，需要全程按住這個按鈕，同時拖動機器人的末端。機器人會記住拖動的軌跡，並在下次重複這個軌跡。
另一種方法是，在機器人的末端安裝六維力/力矩感測器（比如 ATI 公司感測器）。這種方式的侷限性是感測器僅能安裝在機器人的外部手腕處，其無法直接與物體互動，且無法區分切向力和扭矩。另外，由於這種力感測器是剛性的，在末端抓取或操作易碎物品（例如雞蛋）時也存在挑戰。
影片丨透過觸覺感測器反饋教機器人制作咖啡（來源：Nature Machine Intelligence）
與之對比的是，該課題組所開發的方法更加直觀和簡單，將感測器直接安裝在機械夾爪的手指表面。當夾爪抓取物體，比如在製作咖啡時抓取水杯或勺子時，能夠直接透過拖拽物體進行示教（如上影片）。
並且，由於感測器安裝在末端，可以分辨出非常微弱和精細的三維力和力矩，因而避免了傳統方法中區分切向力和扭轉力的問題。閆友璨表示：“在示教過程中，我們可以直接與物體互動（與感測器同一水平位置），這樣能更直觀自然地完成咖啡製作等較複雜的任務。”
（來源：Nature Machine Intelligence）
·護膝力監測：
該感測器還可安裝在護膝或膝蓋護具內，用於監測人在正常活動（例如走路、跳躍、跑步或蹲下）時，護膝與皮膚之間的三維力。
研究人員使用了柔性 PCB 來保證其底部的彎曲變形，更貼合護膝表面。這也為健康監測提供了新方案，未來有望根據三維觸覺反饋實現護膝的主動控制（即時調整支撐力）。
圖丨使用觸覺感測器監測膝蓋護具三維力的演示（來源：Nature Machine Intelligence）
展望未來，該技術有望在兩大方向實現突破：
一是與軟體機器人結合，解決軟體機器人觸覺感知的難題。透過使用柔性基底，這項技術可為軟體機器人的觸覺感知提供新思路（但還需與軟體機器人的本體感知進行解耦）。
二是在 AI 人機互動領域，透過同時在機器人和操作者手上佈置觸覺感測器與反饋裝置，使操作者能更真實地感知機器人與環境的互動力，從而獲得更直觀的遙操作體驗。
工業應用的核心目標：實現機器人的全身觸覺感知
閆友璨本科和碩士分別就讀於華北電力大學和西安交通大學，後在香港城市大學獲得博士學位。目前，他在法國國家科學研究中心從事博士後研究，研究方向是機器人觸覺感知的硬體和演算法設計。
選擇這一研究方向是基於他的個人興趣及博士導師潘佳教授的引導。當時，領域最具代表性的成果之一是高解析度觸覺感測器 GelSight，其可檢測微米級形變和滑動趨勢。它的核心開發者、現任美國伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校助理教授原文禎對閆友璨的研究提供了重要學術參考與指導，二人還合作了前文提及的 Science Robotics 工作 [2]。
在技術實現方面，這種新型觸覺感測器展現出顯著的成本優勢。與需要複雜加工工藝的傳統感測器不同，該感測器無需昂貴裝置支援，可以在實驗室環境下完成製作。目前，研究團隊已與工業界展開初步合作洽談，並計劃用這一創新方案替代現有價格高昂的六維力感測器。
現階段，該課題組的研究重點聚焦在基於磁性觸覺感測器的模擬研究，旨在為機器人在部署在實際場景的資料採集和訓練提供基礎支援。在後續的研究階段，他們計劃進一步提升技術的魯棒性，擴充套件此前開發的超解析度演算法，並將實現機器人的全身觸覺感知作為核心目標。
對於未來發展，閆友璨計劃在學術方面繼續深耕。他指出，相較於目前發展成熟的計算機視覺領域，觸覺感測技術還處於起步階段，許多基礎問題亟待解決。只有先攻克了這些基礎科學問題，才能為工業界部署奠定堅實的基礎。
他希望未來將該技術從機器人的手指擴充套件到全身，同時努力繼續降低成本和提高感知精度，開發觸覺感知和控制演算法，以更好地滿足觸覺感知在更多場景下的應用需求。
參考資料：
1.Yan, Y., Zermane, A., Pan, J. et al. A soft skin with self-decoupled three-axis force-sensing taxels. Nature Machine Intelligence 6, 1284–1295 (2024).
https://doi.org/10.1038/s42256-024-00904-9
2.Yan, Y. et al. Soft magnetic skin for super-resolution tactile sensing with force self-decoupling. Science Robotics 6,eabc8801(2021).
https://doi.org/10.1126/scirobotics.abc8801
排版：劉雅坤