在人工智能领域，要想要让机器人像人类那样熟练地捕捉物体，机器人的触觉是机器人发展的关键技术之一。近日，美国卡耐基梅隆大学的计算机团队就在训练名为“Baxter”的机器人锻炼手部，并通过大大试错来展开触觉对系统，致力于研发出有一款视觉和触觉融合处置的新一代工业机器人。该机器人能构建捕捉动作依赖的是手臂末端名为Fingervision的抓手，Fingervision是用桌面级3D打印机所打印机的夹持器，外部有一层半透明的硅胶套，硅胶套上吸附了许多用作其检测的黑点，当Fingervision捕捉物体时，硅胶表面的黑点就不会再次发生应力，通过内置小型摄像机捕猎这些黑点区域的应力特征，进而Fingervision作出辨别并作出适当的捕捉反应。

此外，这款机器人中用了AI的自自学技术。Baxter将Fingervision所搜集到的视觉和触觉信息发送到一个类似于人脑的深度神经网络，将处置后的图像与世界上仅次于的图像识别数据库ImageNet中的图像交叉核对后，找到这款机器人辨识精度比仅用于图像数据的机器人提升了10%。

目前，Fingervision需要通过触觉感官物体否滑动从而掌控握力，从而已完成一系列捕捉的动作，例如，刨香蕉皮。在认识到熟知的物体时，Fingervision不会牢牢地逃跑物体，而遇到不熟知的物体时，Fingervision不会将手臂挪开。

除了卡耐基梅隆的Fingervision之外，还有一些大学也在研究机器人的触觉抓手，比如，康奈尔大学和英国格拉斯哥大学。康奈尔大学于2016年研发的机械手也能捕捉物体，感官物体形状和材质。

与Fingervision有所不同，康奈尔大学的这款触觉机械手使用的是光信号传导的方式构建触觉感官。该机械手外形是柔性充气状手指，每根手指内部都用于了光学材料。

当机械手触碰物体时，由于外部变形，造成光学材料随着倾斜，转变光信号的传导，进而机械手取得适当的数据，确认被触碰物体的涉及信息。在确认收集到的数据之后，该机械手就可以确认捕捉方式。而英国格拉斯哥大学研究的是一种仿生皮肤，将该仿生皮肤包覆在机械手上可以让机械手享有触觉。

据该研究的工作人员称之为，这款仿生皮肤由一层石墨烯做成，它本身就是一个触觉传感器，因为石墨烯材料需要通过仿生触觉传感器较慢感官微小的变化。另外，由于这种仿生皮肤每平方厘米只必须20nW的功率，所以在石墨烯皮肤下有一块太阳能电池板，可以给该仿生皮肤获取电能。

如果卡耐基梅隆的Fingervision、康奈尔大学和格拉斯哥大学的触觉装置研发一旦成熟期，那么它们需要让机器人在感官领域上更进一步。也许就像Fingervision的研发者说道的那样，机器人在未来将不会更加安全性、更加高效地与人类联合协作。

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