水下视觉触觉传感器UTact：几何重建与接触力估计的创新突破及其在软体机器人中的应用

（编辑推荐）本研究创新性开发了水下视觉触觉传感器UTact，通过优化光固化立体成像算法实现水下物体三维几何重建，结合ResNet-34模型实现沉积物分类（准确率98.3%），并建立无标记接触力估计模型（误差<0.21 N）。该传感器具有大感知面积（676 mm2）、低成本（15美元）和长期稳定性（3000次循环衰减仅1.21%）等优势，为水下软体机器人（AUV/ROV）的环境感知提供了新范式。

　　

水下视觉触觉传感器UTact的突破性进展

几何重建与算法优化
研究团队开发了基于简化光度立体法的水下三维重建算法。通过建立灰度值-表面法向量的查找表（LUT），利用泊松方程求解深度函数，实现亚毫米级精度（RMSE 0.089 mm）。针对水下光滑物体（如水生植物）纹理模糊问题，采用拉普拉斯算子（核尺寸5×5）进行图像增强，使图像熵值从6.12提升至6.20。实验显示，该算法能清晰重建贝壳叶片等复杂结构（图4），为水下精细操作提供关键技术支持。

多模态感知能力验证
在沉积物分类方面，构建包含4类砾石和2类贝壳的数据集，通过ResNet-34模型达到98.3%的分类准确率（图5b）。值得注意的是，在浑浊水域的实地测试中（水温25°C），系统成功识别所有已知样本，仅对训练集外的海螺出现误判。接触力估计模块创新性地利用形变阴影特征，建立二阶多项式回归模型，在球形接触面实现三轴力分量预测（F_x/F_y/F_z误差分别为0.21/0.16/0.13 N），并验证其对非球形物体（圆头/平头圆柱体）的泛化能力（图7c）。

硬件设计与环境适应性
传感器采用分层模块化设计（图1）：

1. 接触模块：15A硬度透明硅胶（Solaris）表面喷涂铝粉反射层（8μm薄片，混合比1:10:30），兼具化学稳定性和低吸水率
2. 照明模块：8颗SMT LED构成垂直光源，通过白PLA板实现均匀散射
3. 防水设计：结构互锁配合密封胶封装，总重仅25g
   循环测试表明，在1.0 mm压缩深度下经历3000次循环后信号衰减仅1.21%，证实其长期可靠性（图7b）。与同类产品相比（表1），UTact以676 mm²感知面积和25g重量，成为目前唯一兼具水下/空气双环境工作能力的视觉触觉传感器。

应用前景与挑战
该技术有望推动水下软体机器人（如仿生 gripper）在海洋资源勘探、生态监测等领域的应用。当前局限在于复杂几何体的力估计精度有待提升，未来需结合形状分类模块进行误差补偿。研究团队指出，水深压力变化对凝胶模量的影响机制将成为重点攻关方向。