◎我们最近的报纸的记者Yang Xue是一组科学研究，包括北京大学人工智能研究所，北京大学人工智能研究所，北京一般人工智能研究所，北京大学工程学院等。触觉机器人感知，例如自适应抓握。结果发表在国际杂志的“自然机器智能”中。研究人手功能的触觉反馈和运动能力的整合是GEM和机器人技术研究的领导者。人的手的结构非常复杂，并且在MGA PAG方面高度准确。它们由27个骨头和34个肌肉组成，自由度具有24度。 “当人们举起杯子时Ater和一个空的杯子，处理杯子的位置，角度和方法可能完全不同。但是，在机器人技术领域，如何实现不影响运动功能的全部范围总是一个困难的问题。后者检测物理特性，例如接触状态，质地，温度，摩擦运动。S的物理特性，例如强度，温度，摩擦等；运动功能是“大脑赋予人体的命令”，以实现准确的运动控制。结合反馈和运动能力是机器人研究领域的主要挑战之一。一方面，有必要避免触觉传感器对机器人运动灵活性的影响。当前的触觉传感技术很难满足萨克，解决和耐用性方面的实用要求。另一方面，在有效处理大量触觉数据的同时，机器人必须驱动每个关节以协调的方式移动，以便它可以完成复杂的活动，例如一个高度的自由自由，这会构成高科技要求。在没有丰富的触觉反馈的情况下，机器人或握手的当前主要手使得很难应对动态环境中的复杂操作活动s。联合科学研究小组首次实现了70％的机器人棕榈表面所覆盖的高分辨率，同时保持机器人的完全运动，以便机器人可以像人类一样通过触觉反馈进行准确的操作并通过触觉反馈进行固定。 Zhao Zang介绍了空间Resothe F-TAC Hand的高分辨率传感器达到0.1 mm，这相当于每平方厘米约10,000个触觉像素，而不是了解商业机器人当前手的能力。巧妙的设计，以实现一系列模仿人体设计的操作稳定性，以确保手工f-Tacdess高分辨率的感知和各种收购。 Zhao Zang提出，人体触觉系统由两个主要要素组成：散布在整个皮肤中的密集触觉传感器以及一种专门解释大脑中大量感觉输入的神经加工机制。 F-TAC HAND模仿了此设计，将17个高分辨率的触觉传感器纳入了6种不同的调整。同时，明智的设计确保传感器既是传感AIT的元素是结构性组成部分，从而实现了不间断的范围而无需牺牲灵活性。该设计使F-TAC的手可以实时查看接触变化，并在癫痫发​​作过程中快速调整，从而大大提高了机器人在不确定环境中的操作稳定性。 “机器人手的高水平灵活性将为控制算法带来巨大的挑战。我们通过开发一种产生各种人类渴望的算法来解决这个问题。-对人们的爬行。”纸张的合伙人兼北京一家学生的合伙人李Yuqing是北京一般的人工智能学院，是iPienliew的北京学生。实验结果表明，当理论最佳爬网方法遇到对真实环境的障碍时，F-TAC手将看到现状n在大约100毫秒内，并迅速采用替代方法以确保任务完成。与没有触觉反馈的系统相比，F-TAC的手在面对实施错误和对象碰撞风险时显示出显着的优势，平均成功率从53.5％到100％。这种基于触觉的闭环反馈机制使F-TAC手能够在不确定的环境中保持良好和灵活的操作能力。北京大学人工智能研究所的论文兼助理教授朱·伊辛（Zhu Yixin）认为，这项研究的结果在实施运营，高集会记录以及航空航天，紧急响应和其他领域具有极高的准确要求方面具有广泛的方案。 “将来，我们将继续加深机器人触觉和控制的结合，探索更智能的体感以范式的方式行事，并为实现普遍人工智能的实现奠定了基础。”朱Yixin说。