當機器人可以抓取薯片且不會壓碎它的時候，這就意味著它們越來越先進了。為了做到這一點，需要賦予它們觸覺和本體感知 -- 一種對它們在空間位置中的感知。這種感覺在大多數軟體機器人中是不存在的，但是現在麻省理工學院的兩個團隊有了可以改變這種情況的解決方案。他們的研究可能使軟體機器人能夠更好地感知他們抓著的是什麼物體，以及使用的力度有多大。
其中一個研究小組的發現建立在麻省理工學院和哈佛大學先前的研究基礎上，研究人員開發了一種軟的錐形機器人抓取器，能夠抓取100倍於其重量的物體。新的研究小組改進了“魔術抓球器（magic ball gripper）”，增加了感測器，使其能夠撿起像薯片一樣精細的物品，並對它們進行分類，以便抓球器在未來能夠識別它們。
研究小組增加了由latex bladders”製成的觸覺感測器，aka氣球，與壓力感測器相連。一種演算法利用反饋讓抓取器知道要使用多少力。到目前為止，研究小組已經在從很重的瓶子到罐頭、蘋果、牙刷和一袋餅乾等物品上測試了抓取感測器。
與此同時，麻省理工學院的第二組研究人員發明了一種叫做“GelFlex”的軟體機器人手指，它使用嵌入式攝像頭和深度學習來建立觸覺和本體感覺。抓取器看起來像一個兩個手指的杯子夾持器，每個手指在指尖附近都有一個攝像頭，另一個在手指中間。攝像頭觀察手指前表面和側表面的狀態，神經網路利用攝像頭的資訊進行反饋。這使得抓取器可以拾取各種形狀的物體。
“我們設計的軟體機器人手指可以提供高精度的本體感覺和準確預測被抓取的物體，也可以承受相當大的衝擊，而不會損害相互作用的環境和自身，”一篇關於GelFlex的新論文的主要作者Yu She說。
這兩個小組的研究論文將在2020年機器人和自動化國際會議（2020 International Conference on Robotics and Automation）上發表。
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