人类的手部采用混合结构，通过结合软硬组织特征，既保证了抓握的力度又具备适应能力，从而实现多功能的物体抓取。皮肤机械感受器提供的触觉感知能力，使得人类可以进行精准的动态操控。尽管已有诸多尝试，但现有仿生机械手仍未能完美复现人类手部兼具触觉感知的软硬混合特性。

近日，美国约翰霍普金斯大学Sriramana Sankar团队基于人体生理学原理，创新性地研发了一款融合软体机器人关节、刚性内骨骼和三重独立神经形态触觉传感层的仿生假肢。该设计充分发挥软体与刚性机器人的协同优势，使混合机械手能够自适应抓取多种不同表面纹理、重量和软硬度的日常物品，并以99.69%的平均分类精度实现物体识别。在纹理辨别测试中，搭载多层触觉传感系统的混合机械手达到98.38%的平均分类准确率，显著超越传统软体机器手和刚性假肢手指。通过肌电信号控制，这款革命性假肢能帮助上肢缺失患者实现柔性物体的精准抓取，并同步完成表面纹理的智能识别。

图1人手启发的具有神经形态触觉感知的混合机器人手

图2 具有多层神经形态触觉感应的混合手指

文章来源：CAAI认知系统与信息处理专委会