你需要一只科技手：能感知物体的柔性仿生机器手曝光

传感器虽然十分可靠，但难以建置于能像手指般紧握的柔软四肢中。为此，美国康乃尔大学(Cornell University)的研究人员利用一种易于嵌入可变形夹具的新式软性波导光传感器，克服了这项挑战。

这项研究发表于最新一期的《科学机器人》(Science Robotics)期刊，在这篇主题为“透过可伸缩光波导的光电方式支配柔性义肢手臂”(Optoelectronically innervated soft prosthetic hand via stretchable optical waveguides)一文中，研究人员详细描述由光学透明核心(在860nm时约有2dB/cm的传播损耗)形成化学惰性可伸缩光波导的制造与作业，包覆成为光阻弹性体。一旦其中一端装配LED，而另一端为光电二极管时，这些弹性体光波导可用于监测任何变形(拉伸、弯曲与压缩)对于光传播的影响。

在这项研究中的弹性体光波导是利用3D打印取得的低成本客制模具制造的，它具有每边3mm的正方形轮廓，内部核心约1mm宽。其中几个可容纳在气动的柔性义肢手指中，并可在实际应用环境中测试其感测功能。

用于制造波导的制程步骤(每个步骤都具有相应的横截面)

实际的波导呈弯曲形状

虽然本体感应通常发生在传统的机械手臂上，并透过马达运动编码器结合大型的刚性多轴力/扭矩负载单元执行，但在这项研究中只有一种连续的柔性传感器能够有效地支配柔性的义肢手。

在研究人员开发的柔性机器手上，每支手指都配备三个可弯曲成U型的波导，用于侦测整个手指的轴向应力。而在没有轴向应力的手指中安装刚性板，其中一个波导则在指尖处作为触控传感器。

由于原始波导模具的表面粗糙度取决于3D打印的分辨率，这些波导的光学传输性能可经由设计为非等向性。这是因为波导核心接口的“顶部”具有原子级的平滑度，而“底部”核心接口则由于脱膜而具有平均6nm的粗糙度。这等非等向性意味着信号的输出取决于(向上或向下)弯曲的方向。这种信号传播的非等向性也可用于左右弯曲侦测的应用。

利用基于波导的光电传感器，研究人员得以侦测施加在弹性体硅胶手指的曲率、延展性与应力。

将制造完成的手安装在机器手臂上、扫瞄计算机鼠标以及从感测数据中重建轮廓

分析这些光学数据(波导变形时的光损耗)显示，这种柔性义肢手可以区别小至5m^-1的曲线，以及0.1mm数量级的粗糙度。在进行展示时，研究人员以手指拖曳简单对象(如鼠标)的扫描动作，显示他们已能纯粹从光学数据中重建鼠标的形状，包括鼠标的滚轮与点击动作。

这种机器手不仅能侦测形状和纹理，还可根据三种波导的应力分析，侦测不同测试对象的柔软度。

该研究并作出了结论：尽管这种柔性义肢手仍只是一种研究原型，但却突显了柔性光波导可作为传感器的通用性。此外，由于波导传感器以及致动器主体共享材料库(硅晶、弹性体…)，使得更多的传感器均可被整合于致动器或甚至取代致动器主体，以实现更高的传感器密度。利用来自LED的更大功率范围(从基础功率到环境光功率)，以及扩大柔性致动器的压力范围，以更多力量按压对象，从而能够提高灵敏度。

研究人员强调，尽管传感器被建构在手指致动器内部的不同位置，但仍能观察到信号耦合。他们期望透过纳入更多的传感器撷取更密集的信息，输出信号也将实现越来越多耦合，但研究人员们预期，由于波导传感器的输出极其精确且可重复，可以利用机器学习技术将输入映像到输出，或透过收集大量数据以执行更微妙的对象辨识。