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图 3. NAO 类人机器人覆盖着一层多模人造机器人皮肤，提供振动、温度、力和接近信息[3]

文献 [2] 引入了触觉传感，结合传统的视觉和听觉，机器人的感知 - 控制 - 行为的架构系统以图 4 的形式展示出。其中，左侧图表示将触觉感知过程被划分为功能块，在不同的层次上描述传感过程、感知和控制行为。图 1 的右侧示出了与这些功能块相对应的硬件的结构块。传感过程（Sensing）将外界刺激（如压力、振动和热刺激）转化为触觉传感器传感元件的变化。利用嵌入式数据处理单元采集、调节和处理这些数据，然后将其传输到更高的感知层（Perception）。感知层的任务是构建用于生成感知交互对象特性（如形状和材料特性）的模型。在感知阶段，触觉还可能还会与视觉和听觉等其他感知方式相融合（Fusion）。最终，在控制层（Action）中机器人根据融合的知识执行控制命令，使用控制器完成动作。

 

图 1. （a） 无毛皮肤切片，显示各种机械感受器的物理位置和分类；（b） 从指尖到大脑体感区的触觉信号传递；（c） 触觉信号从接触点传递到大脑过程中的功能事件，为了简单起见，信号流是单向的

从皮肤受到刺激的那一刻起直到产生感知，会发生各种复杂的机械、感知和认知现象。图 1 给出了一个事件序列示例。当皮肤与物体接触时，它会与物体表面保持一致，即保持相同的局部轮廓，从而将变形投射到大量的机械感受器（受体的一类）上。因此，每个机械感受器都能表征物体的一小部分，并将时空触觉信息编码为响应于刺激大于阈值时产生的动作电位电压脉冲的峰值。刺激的振幅随后被转换成一系列动作电位，这一步骤类似于用模数转换器将模拟信号数字化和编码过程。

时空限制和对机械刺激的敏感性直接影响人类的物体识别能力和方向敏感性等。皮肤感觉的模式感知能力受到其空间和时间敏感性的限制，因为它们在皮肤处理的早期阶段就通过时空过滤来量化信息的丢失或模糊程度。这种效应可以用来定义机器人触觉传感的 “串扰” 极限。

人类善于通过触摸来识别普通物体，而物体的材料属性、形状等线索识别的结果都是至关重要的。皮肤、动觉都有助于感知这些线索。不过，人类的触觉感知更适合于感知物体的物质属性，而不是感知物体的形状，特别是在当物体较大、超过了手指接触区域大小（7-12 mm）的情况下。不过，对手指接触区域内的物体进行形状（Shape）检测是机械感受器的一项重要功能。

此外，粗糙平滑（roughness-smoothness）是另一个重要的感知维度。神经生理学研究表明，触觉粗糙度知觉是由 SA 传入神经放电的空间变化准确预测的，因此，它是多种触觉要素的函数。

对物体滑脱（Slip）的检测可以看作是皮肤受体对运动的编码。表面和皮肤之间的滑动或相对运动对于感知粗糙度、硬度和形状非常重要。滑脱作为一种误差信号，在人的握力控制中起着重要作用。物体接触表面的触觉反馈会影响对支撑物体的力的感知。除了大小之外，力的方向对于处理形状不规则的物体同时保持所需的方向也是至关重要的。在运动控制中，触觉信息在控制伸手抓握动作的执行中起着重要作用。准确地抓住一个物体不仅需要精确地控制手指肌肉的活动强度，而且还需要精确地控制其在不同抓取阶段的时间进程或持续时间。缺乏触觉感知会延长抓握的手指张开阶段的持续时间，从而削弱抓握的控制。最后，人类通过皮肤这种介质将接触压痕转化为应力 / 应变。人体皮肤具有多层性、非线性、非均匀性和粘弹性，它是一个由肌肉和脂肪组成的可变形系统支撑的复杂结构。不同的皮肤层有不同的刚度。有了这些特性，皮肤力学就在触觉感知中发挥重要作用。

但是，需要指出的是，人是一个完整的、多层次的、综合的系统，“触觉”并不是孤立的。人类感知一个刺激物依赖的是多个感官信息的集合，如触觉、视觉、听觉等。有时，不同感觉方式的输入效果是相互矛盾的，此时，人需要判断这些不同的感觉方式所输入的信号的关系和正确性。而在更多其它的时候，人类的感知是由不同感官输入信号的综合体。即便仅涉及一个单一的输入模态，人类对一个物体的感知也可能是由于它的子模态的综合作用所得到的。多个来源的感官信息的组合与整合能力是实现稳健的人类感知的关键，因为它最大限度地利用了来自不同感官模式的信息，从而提高了感官估计的可靠性。

二、机器人「触觉传感」

对应于人的触觉，机器人的触觉传感（Tactile Sensing）系统就是一种可以通过接触来测量物体给定属性的装置或系统。一般来说，机器人的触觉感知与在预定区域内的力的测量有关。为了改进机器人的应用效果，也应当为机器人配备先进的触觉感知系统，以使其能够感知周围环境，远离潜在的破坏性影响，并为后续任务（如手部操作）提供有效信息。

机器人触觉传感有着众多应用场景：比如在操作任务中，使用触觉信息作为机器人的控制参数，例如，接触点估计信息、表面法向和曲率等；在抓握任务中，通过测量法向静态力来检测物体滑动情况，例如，将接触力的测量值用于辅助抓握力控制，这对于机器人保持稳定抓握至关重要；在机器人的灵巧操作任务中，判断施加操作用力的方向也是至关重要的，例如，通过调节法向力和切向力之间的平衡，能够保证抓握的稳定性。

图 2 给出了一个在指尖、指骨和手掌上配置触觉传感器的机器人手示例[3]。具备高空间和时间分辨率的触觉传感器为手部提供了丰富的触觉信息，进而用于辅助机器人执行复杂任务，例如，探索未知对象、工具使用和手部操作等。

（编辑：衡水站长网）

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