章魚憑借其靈活的腕足和分布式的神經(jīng)控制系統(tǒng)，在海洋環(huán)境中展現(xiàn)出卓越的運(yùn)動(dòng)靈巧性。受此生物模型啟發(fā)，研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了一款肌腱驅(qū)動(dòng)的軟體機(jī)械臂，其吸盤內(nèi)嵌入了光電機(jī)械傳感器，并采用了基于行為的分層控制架構(gòu)。這種設(shè)計(jì)旨在解決水下非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中物體抓取的難題，通過模擬章魚的“外周感知-中樞決策”機(jī)制，實(shí)現(xiàn)高靈敏度的觸覺反饋與自適應(yīng)抓取。

高靈敏度分布式觸覺感知系統(tǒng)

該軟體機(jī)械臂的核心創(chuàng)新在于其人工吸盤的設(shè)計(jì)。每個(gè)吸盤內(nèi)部集成了發(fā)光二極管和光電晶體管，通過光反射原理檢測接觸力的大小和方向。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，該系統(tǒng)在0至2牛頓的受力范圍內(nèi)表現(xiàn)出極高的靈敏度，平均斜率為394.9 ± 21毫伏/牛頓，噪聲低于5毫伏。值得注意的是，這種高靈敏度與吸盤的尺寸無關(guān)，且在干濕環(huán)境下均保持穩(wěn)定，重復(fù)精度可達(dá)約0.1牛頓。

在拉伸實(shí)驗(yàn)中，系統(tǒng)展現(xiàn)出良好的線性響應(yīng)特征。當(dāng)吸盤接觸物體并產(chǎn)生負(fù)壓吸附時(shí)，傳感器信號(hào)隨拉力增加而呈負(fù)向線性變化，Zui大可測力值隨吸盤尺寸和真空度的增加而提升。這種線性關(guān)系使得系統(tǒng)能夠通過信號(hào)值估算物體的水下視重，平均拉伸靈敏度達(dá)到472.3 ± 47毫伏/牛頓。此外，方向性接觸測試表明，通過加權(quán)矢量求和計(jì)算出的接觸位置與實(shí)際位置的誤差極小，Zui大誤差僅為0.9毫米，確保了抓取策略的精準(zhǔn)性。

仿生分層控制與水下自主抓取

基于感知數(shù)據(jù)，系統(tǒng)構(gòu)建了一套簡化的非Zui優(yōu)抓取策略庫，依據(jù)物體相對(duì)于機(jī)械臂縱軸的角度β來決定動(dòng)作。若僅遠(yuǎn)端吸盤接觸，觸發(fā)背側(cè)彎曲；若僅近端單個(gè)吸盤接觸，觸發(fā)腹側(cè)彎曲；若多個(gè)吸盤接觸，則根據(jù)角度β執(zhí)行腹側(cè)彎曲或順時(shí)針/逆時(shí)針扭轉(zhuǎn)。當(dāng)物體與臂軸近乎平行時(shí)，系統(tǒng)僅激活吸附而不進(jìn)行肌腱驅(qū)動(dòng)，以維持穩(wěn)定。

在并行處理中，外周神經(jīng)系統(tǒng)（PNS）層會(huì)處理來自吸盤的局部接觸方向信息，并在觀察時(shí)間窗口（Δt）后確立抓取策略。這一高層決策可以覆蓋局部的反射行為。例如，在執(zhí)行背側(cè)彎曲時(shí)，PNS僅激活檢測到接觸的吸盤組；而在其他情況下，PNS接管控制權(quán)，激活所有吸盤的吸附功能，特別是在水下環(huán)境中，這種全吸盤吸附策略能有效防止物體因浮力或水流而滑脫。

在水下測試中，該機(jī)械臂成功演示了多種復(fù)雜場景下的自主抓取能力。當(dāng)機(jī)械臂在運(yùn)動(dòng)中檢測到接觸時(shí)，局部反射迅速激活吸附以維持連接，隨后PNS根據(jù)信號(hào)變化重新評(píng)估物體姿態(tài)并調(diào)整動(dòng)作。實(shí)驗(yàn)表明，即使在機(jī)械臂進(jìn)行緩慢的腹側(cè)彎曲過程中，傳感器信號(hào)仍能清晰區(qū)分接觸與非接觸狀態(tài)，有效抑制了驅(qū)動(dòng)與傳感之間的串?dāng)_，實(shí)現(xiàn)了對(duì)圓柱形物體的精準(zhǔn)識(shí)別與抓取。

硬件集成與制造工藝流程

為了實(shí)現(xiàn)高頻數(shù)據(jù)采集，系統(tǒng)采用了基于英飛凌微控制器的連接板，每個(gè)板負(fù)責(zé)處理一對(duì)吸盤的數(shù)據(jù)。借鑒章魚軸向神經(jīng)索的螺旋排列方式，團(tuán)隊(duì)使用線圈導(dǎo)線作為四線總線連接機(jī)械臂各部分的電子板，既減少了機(jī)械干涉，又防止了局部伸展時(shí)的線纜斷裂。主控制器位于機(jī)械臂基部，通過I2C接口以400千赫茲的頻率從五個(gè)連接板讀取數(shù)據(jù)，采樣率同步達(dá)到200赫茲，確保了實(shí)時(shí)控制的穩(wěn)定性。

吸盤的制造過程分為兩個(gè)主要步驟。首先，將硅膠與白色著色劑混合并脫氣后注入聚四氟乙烯模具，固化形成反射層；隨后注入無色硅膠以包裹傳感器組件，并通過頂部孔洞排出氣泡以確保光學(xué)性能；Zui后注入黑色硅膠定型。整個(gè) fabrication 過程嚴(yán)格控制在室溫下完成，確保了傳感器組件與硅膠基體的良好結(jié)合，避免了分層現(xiàn)象。這種精密的制造工藝使得軟體機(jī)械臂在保持柔順性的同時(shí)，具備了可靠的光電傳感能力。

這一研究成果展示了分布式感知在軟體機(jī)器人領(lǐng)域的巨大潛力。對(duì)于中國水下機(jī)器人產(chǎn)業(yè)而言，隨著深海資源開發(fā)和水下基礎(chǔ)設(shè)施維護(hù)需求的增加，傳統(tǒng)剛性機(jī)械手在復(fù)雜環(huán)境適應(yīng)性上的局限日益凸顯。該仿生方案通過“感知-控制”一體化的設(shè)計(jì)思路，為提升國產(chǎn)水下作業(yè)裝備的智能化水平提供了重要參考，特別是在處理易碎、形狀不規(guī)則或表面光滑的水下物體時(shí)，此類柔性觸覺反饋技術(shù)有望成為突破現(xiàn)有抓取瓶頸的關(guān)鍵技術(shù)路徑。