自动化可变属性软体机器人指尖基准测试平台：实现任务优化的传感器选择

这篇综述创新性地开发了一套自动化基准测试系统，用于评估15种同构异质的软体机器人指尖模块（含8种材料/6种传感机制），通过五维任务优化轴（机械特性/力响应/温度敏感性/人机交互/定位能力）建立多模态数据集。研究首次实现电气阻抗断层扫描（EIT）在单材料3D指尖的0.88 mm精确定位，并展示双指夹爪的自配置能力，为机器人操作的任务-环境-生命周期（task-environment-lifetime）三阶段自适应优化提供新范式。

　　

引言

触觉指尖是生物灵巧性的核心组件，而传感器化机器人指尖的开发仍面临跨学科挑战。当前软体机器人传感领域存在数百种材料、换能器和形态学方案，但缺乏标准化比较方法。本研究通过全自动系统对15种同构指尖进行基准测试，覆盖八类材料和六种传感机制，建立围绕五维任务优化轴的数据集，包括对0.1 N微力的敏感性、人体触摸九倍信号增强等特性。

实验平台

开发了配备自动换刀系统的单指测试平台（图2），含三个N20电机驱动关节运动。指尖采用统一几何形态（直径25 mm/高20 mm半球体），通过磁性连接实现22秒快速更换。15种指尖分为三类：DC传感器（如气压传感器N1、霍尔效应传感器H1）、AC传感器（如基于EIT的凝胶指尖A1/A2/G1）和被动指尖（如各向异性3D打印结构T2）。其中三种采用可持续材料：离子导电明胶水凝胶（G1）和深共晶溶剂（DES）有机凝胶（A1/A2）。

机械特性

自动测试揭示显著力学差异（图3b）：正常力加载下，F1/F2/B1等刚性材料变形微小，而A2/P2等软材料适合精细操作。特别地，T2表现出类似人类指尖的梯度转变——其上部柔性层先变形，下部刚性结构后抵抗。向内/向外加载时，除最软指尖外，多数响应受限于手指本体刚度，体现形态学设计的各向异性特征。

力响应特性

多路复用AC传感器展现丰富的位置依赖性信号（图4a）。例如水凝胶G1在1 N法向力下呈近线性响应，而DES凝胶A1/A2因粘附特性显示明显加载-卸载曲线分离。对比实验中（图4d），软质G1作为交互输入接口，刚性Z1执行定量力控，实现±0.3 N精度的人机协作。直流传感器表现各异：气压传感N1单通道线性响应但无方向区分，而磁传感H1仅对内部磁体位移敏感。

多模态感知

AC激励指尖（A1-2/F1-2/G1）对人体触摸响应显著（图5a），其中TPU打印指尖F1/F2无需解耦即可实现交互控制——双指同步触摸时AC通路形成特异信号（图5b）。温度测试显示（图5c/d）：含碳黑织物的B1传感器在非接触加热下仍保持高响应，而DES凝胶A1通过氢键网络稳定性能，适用于低温环境。

定位能力

基于EIT的可持续凝胶展现卓越空间分辨率（图6）。在1000次随机探测试验中，DES凝胶A2通过1680通道数据训练神经网络，实现2.2 mm平均定位误差。实际应用中（图6c-f），G1指尖先探测目标偏移量，再由另一指尖修正投送轨迹，成功完成亚毫米级精度的"E-P-F-L"字母递送任务。

结论与展望

该自动化平台可在30分钟内完成指尖五维特性表征（表1），首次实现不同传感机制的快速对比。未来可扩展至五指机器人，结合全生物降解材料推进循环经济。当前限制在于PLA/铜电极的不可降解性，后续研究将探索全组分可降解传感器，进一步提升生命周期适应性。