综述：柔性机器人抓取系统综述

这篇综述全面探讨了柔性机器人抓取系统（Flexible Robotic Gripping Systems）的最新进展，涵盖设计原理、驱动机制（如气动Pneumatic/液压Hydraulic）、传感器集成（如力/力矩传感器F/T sensor）及智能控制策略（PID/模糊逻辑Fuzzy/机器学习ML）。重点分析了软体（Soft Grippers）与混合（Hybrid Grippers）抓取器的性能优化与工业应用，为机器人交互安全与自适应操控提供关键技术路线。

　　

柔性机器人抓取系统的革新与挑战

引言

随着机器人技术在工业、医疗等领域的渗透，抓取系统作为机器人与物理世界的交互接口，其性能直接影响任务成败。传统刚性抓取器（Rigid Grippers）虽能施加高力，但难以适应不规则或易损物体。柔性抓取系统（Flexible Gripping Systems）通过材料革新（如硅胶、TPU）和结构优化，实现了安全、自适应抓取，成为研究热点。

抓取器类型

颗粒填充柔性球抓取器（Grain-Filled Flexible Ball Gripper）利用咖啡粉等颗粒材料的阻塞效应（Jamming Effect），通过负压吸附物体。其单泵设计简化了结构，但仅适用于<1 kg的轻量物体。

混合抓取器（Hybrid Grippers）结合刚性框架与软体材料，指尖压力达纯软体设计的1.5-2倍，可抓取1.25 kg重物，解决了软体抓取器驱动力不足的痛点。

两指/鳍射线抓取器（Two-Finger/Fin-Ray Grippers）凭借被动形变特性，可自适应物体轮廓。3D打印技术（如Dragon Skin 30材料）进一步降低了其制造成本。

电吸附抓取器（Electro-Adhesive Gripper）通过千伏级电场产生静电力，能耗<1 W，但依赖物体表面导电性。其轻量化（1 g）设计在精密操作中优势显著。

驱动技术

气动驱动通过弹性腔体（如PneuNet）形变实现抓取，低压（80 kPa）即可驱动，但需外接气源。液压驱动以液体（如油或水）传递压力，输出力更高，但存在泄漏风险。伺服电动驱动（Servo-Electric）通过电机精准控制，响应快但机械结构复杂。

传感器融合

力/力矩传感器（F/T sensor）基于压阻效应（Piezoresistive）或电容变化，实时监测接触力。RGB-D传感器结合深度与色彩信息，实现物体定位与抓取验证。无传感器技术（Sensorless Sensing）通过电机电流反推接触状态，降低了系统复杂度。

智能控制策略

PID控制在结构化场景中稳定可靠，但难以应对动态环境。模糊逻辑（Fuzzy Logic）将专家经验转化为控制规则，处理不确定性更灵活。强化学习（RL）通过试错优化抓取策略，在未知物体操作中成功率高达98.8%。

未来方向

提升电吸附抓取器的表面兼容性、开发3D打印柔性抓取器的重型负载能力（>1 kg），以及融合多模态传感器的自适应算法，将是突破重点。

（注：全文数据与结论均源自原文，未新增独立观点）