机器人触觉传感技术研发的历史现状与趋势

2010-08-11 12:35:02来源: 机器人

1 引言( Introduction)

    触觉机器人获取环境信息的一种仅次于视觉的重要知觉形式, 是机器人实现与环境直接作用的必需媒介. 与视觉不同, 触觉本身有很强的敏感能力可直接测量对象和环境的多种性质特征. 因此触觉不仅仅只是视觉的一种补充.

    触觉的主要任务是为获取对象与环境信息和为完成某种作业任务而对机器人与对象、环境相互作用时的一系列物理特征量进行检测或感知. 机器人触觉与视觉一样基本上是模拟人的感觉[ 1 ] , 广义的说它包括接触觉、压觉、力觉、滑觉、冷热觉等与接触有关的感觉, 狭义的说它是机械手与对象接触面上的力感觉. 本文涉及的触觉包括两者.

    机器人触觉传感器主要有检测和识别功能. 检测功能包括对操作对象的状态、机械手与操作对象的接触状态、操作对象的物理性质进行检测. 识别功能是在检测的基础上提取操作对象的形状、大小、刚度等特征, 以进行分类和目标识别.

    机器人触觉能达到的某些功能, 虽然其它感觉如视觉也能完成, 但具有其它感觉难以替代的特点.与机器人视觉相比, 许多功能为触觉独有. 即便是识别功能两者具有互补性. 触觉融合视觉可为机器人提供可靠而坚固的知觉系统.

    自80 年代以来触觉传感技术虽有了较大发展,但与机器人视觉等技术相比明显落后. 目前商品化的视觉传感器已差不多成为机器人系统不可缺少的部分. 而从工业应用到业余爱好的几乎所有机器人依然没有使用真正意义上的触觉传感器[ 2 ]. 因此有必要对触觉传感技术研发的历史、现状进行客观分析评价, 检查落后原因, 以有助于实现人们对触觉技术与触觉传感器期盼以久的飞跃发展.

2 发展历程(The history of development)

2. 1 历程

    机器人触觉传感技术的研究始于70 年代. 三十多年的历程可分为三个时段:

    70 年代、80 年代、90 年代以后. 这三个时段的研究与成就各有特点.

    70 年代国外的机器人研究已成热点, 但触觉技术的研究才开始且很少. 这可从N icho lls 与L ee 的综述[ 3 ]所引用的文献数看出. 当时对触觉的研究仅限于与对象的接触与否, 接触力大小. 虽有一些好的设想, 但研制出的传感器少且简陋.

    80 年代是机器人触觉传感技术研究、发展的快速增长期[ 4 ]. 此期间对传感器设计、原理和方法作了大量研究, 主要有电阻、电容、压电、热电、磁、磁电、力、光、超声和电阻应变等原理和方法[ 5 ]. 开始了对检测接触点和区域、接触截面形状、压力分布的触觉阵列的研究. 研制出了能检测对象形状、尺寸、有无、位置、作用力模式和温度的传感器. 但对诸如表面纹理、硬度、粘度等材料物理性质的触觉感知被证明要难得多, 这些问题也未得到有效解决. 对触觉信号的处理集中于图像处理技术, 采用计算机视觉研究所用方法研究从触觉阵列得到的静态图像. 因认识到动态信号的重要性, 研究了探测应力变化、滑动和暂态接触的传感器. 后来遵循主动视觉的研究模式开始了主动触觉研究.
从总体上看80 年代的研究可分为传感器研制、触觉数据处理、主动触觉感知三部分. 其突出特点是以传感器装置研究为中心[ 2 ] , 主要面向工业自动化.在此期间主要的、也是常用的触觉传感器技术标准是Harmon 提出的触觉传感器技术要求[ 6, 4 ] , 这也主要是为用于工业自动化的机器人提出的. 到80 年代末许多人都乐观的认为随着商品化的传感器出现,触觉技术就将成熟, 不久的将来触觉传感器就将集成到工厂的机器人系统中.

    90 年代对触觉传感技术的研究继续保持增长,并多方向发展. 按宽的分类法, 有关触觉研究的文献可分为: 传感技术与传感器设计、触觉图像处理、形状辨识、主动触觉感知、结构与集成. 这个时期的研究还可按不同方式分类, 如L ee 所列[ 2 ]. 最活跃的研究依然是新型传感器的设计与构造, 如从80 年代的触觉阵列发展到了高密度多阵列. 这部分还包括传感器数据处理和分析实验. 其次是含集成传感器2驱动器和控制的主动触觉感知, 它一度被认为是触觉传感技术发展的关键. 包括多指手及其设计的灵巧操作、柔软材料也是重要的研究方面. 此外还有对触觉传感技术在非传统领域的应用研究和用于遥操作机器人的触觉临场感技术的研究.

    90 年代触觉传感技术研发的成就主要有: (1)对工程问题的研究. 如器件封装、对传感器性能与操作的深入了解、新材料研究、改变软接触特性等. (2)增加对传感器作用的了解. 如通过利用几种具有不同响应率的触觉传感器的互补性, 使集成系统能在一定范围内处理给定任务中的不同接触特征. (3) 改进了机器人的灵巧手, 使多指手对对象的操作性能有了相当大的进步. (4) 触觉应用于医疗领域. 触觉传感器在此领域的应用研究已受到关注. 90 年代总的特点是触觉技术与传感器未能按先期人们预料的那样渗透到工业领域中, 但其研究并未减少, 仅仅是从限定的工业领域的固体世界中转向柔软些的自然系统里相对无序的世界中[ 2, 4 ].

    我国80 年代左右开始研究机器人传感器. 受客观条件限制, 1987 年国家863 计划实施后才加快步伐. 在863 计划支持下, 90 年代初我国的触觉传感器研究就取得了进步. 如在阵列触觉传感器研究方面,东南大学实现了压阻式16×16 触觉敏感阵列及其数据处理和触觉图像识别; 北京理工大学研制了有接触觉、滑觉和触觉图像识别功能的传感系统[ 7 ]. 杭州电子工业学院研制了用于多传感器手爪的接近觉、接触觉、滑觉复合传感器[ 8 ]. 近年来在863 计划支持下合肥智能所、东南大学、北京理工、杭电、哈工大、华中理工、北京信息学院等对触觉传感技术都作了各有特色的研究, 如东大研究了三维触觉信息获取方法[ 9 ]; 北理工研制了用于触觉临场感的指形触觉传感器[ 10 ]等.

2. 2 发展进程中的不足与原因

2. 2. 1 主要不足

    三十多年来触觉传感技术的研发取得了较大进步. 但在其进程中存在着明显不足, 主要表现如下.
首先是触觉传感技术的应用和商用化明显滞后, 所取得的研究成果大多停留在实验室阶段, 与视觉传感技术相比这种不足更明显[ 2, 4 ]. 目前摄像机和视觉传感器已差不多是机器人系统不可缺少的部分, 相关的硬软件市场上有售且配置使用容易. 即使与力觉传感器相比触觉也明显落后. 以国内情况为例, 国内的腕力传感器在90 年代初完成研制后即可进入商用. 而到现在国内外市场上基本上没有出现耐用、可靠、具有通用性的触觉传感器.

    其次是触觉技术研究的内容与方法方面存在的不足, 尤其在80 年代. 这些不足主要有对传感器技术性能要求不是从市场或从工程应用角度确定的,而是由传感器的研究和制造者确定的[ 2 ]. 存在着过多的从学术观点研究触觉的现象. 有时存在着过多的仿人类感知方式的倾向. 在多传感器系统研究中对触觉与其它感觉的互补性重视不够. 如在阵列式触觉传感器的研究中, 对用触觉来识别规则图形或形状有大量研究, 而实际表明自动化生产对形状的识别都优先选择视觉方式[ 2 ].

2. 2. 2 原因

    产生上述不足或者说触觉技术相对落后的原因有两方面. 首先是基础的欠缺, 其次是当初对触觉传感器应用的技术与市场定位不当.

    基础欠缺主要在机理与材料上. 人们对人的触觉机理的了解显然不及视觉、听觉. 在人的感觉方式中, 视觉、听觉、嗅觉都有具体的对应器官, 触觉却没有. 人的整个身体表面都有触觉功能. 这使触觉本身很复杂, 研究难度也最大. 机器人的感觉基本上是模拟人的感觉, 所以实现机器人触觉感知在原理上存在大的困难. 与此同时受现有材料科学、制造加工技术、工艺等限制, 可供触觉研究选择的敏感材料及其性能均有限, 远远不及人的皮肤, 这使触觉传感器的性能从根本上受到限制.

    触觉传感器应用的定位最初是在80 年代根据机器人技术发展与对其在最有希望和具有最大市场的工业自动化领域的应用预测而作出的. 事实表明这个定位不适当. 80 年代以来机器人在制造业的自动化中得到广泛应用, 但触觉传感器并未象人们期盼的那样随机器人而广泛应用于生产自动化. 究其原因主要在于工业自动化的环境是结构化环境. 一方面触觉传感器还不具备通用、可靠、耐用等优良性能, 另一方面经过努力研究而使触觉传感器具有的形状识别功能在结构化环境中要么不需要, 要么不及视觉传感器[ 2, 4 ] , 因此触觉传感器缺少了主要市场的需求. 然而人们对触觉传感器应用于工业自动化的预期到90 年代前期还依然如故. 这说明这种技术与市场定位的不当是人们对事物的认识受时代局限所致. 当时人们对机器人应用于医疗、康复、农林等非传统领域也有认识和研究, 但认为机器人应用于这些领域要困难得多.

3 研究发展的现状(The state of the art)

    随着机器人技术的发展和对智能机器人的认识, 近年来与触觉技术相关的方面都已充分为人们所关注, 触觉传感技术研究内容已非常丰富且具有成效. 即使最受关注的触觉传感器设计研制也从单纯的传感器研究发展成为对涉及触觉传感、控制、信息处理等较复杂的系统及其过程的研究.

3. 1 目前触觉传感技术研究的主要特点和趋势

(1) 敏感材料的实验探索 敏感材料性能是传感器性能的基础. 没有表面柔顺性和缺乏通用性、造价贵、可靠性差被认为是触觉技术难以商用化的主要原因, 缺乏柔顺性是它难以和人类皮肤相比的一个主要原因[ 11 ]. 因此选择合适材料研制传感器倍受关注. 过去最常用而现在用得最广的柔性材料是压电材料, 如PVDF 聚合物[ 2, 4 ]. 但对其它材料的研究也很多. 罗志增等用各向异性压阻材料CSA 研究了一种高分辨力柔性阵列触觉传感器[ 12 ]. 李铁军等采用由柔性硅橡胶与导电橡胶制成的整体薄膜作表皮, 在皮下结合充满电流变流体的绝缘体泡沫结构研制了新型电流变流体柔顺触觉传感器[ 13 ]. 日本佐贺大学用柔软、韧性好的压感导电橡胶研制了检测温度、硬度、热传导性的触觉传感系统[ 14 ].

(2) 充分利用新制造工艺技术 随着科技的发展进步, 制造技术与工艺有了提高创新. 对触觉传感技术的研究也正充分利用新技术. 梅涛、戈瑜等利用半导体微机械加工与集成技术研制了可定量检测三维接触力的多功能阵列式触觉传感器[ 15 ]. 日本利用表面微加工技术研制了平面盘绕式线圈, 通过多功能复用这种单一结构的触觉传感器可识别材质[ 16 ].J. Dargah i 等利用硅条和PVDF 膜构成的夹层构造研制了一种用于腹腔镜外科的微加工压电触觉传感器[ 17 ]. B. L. Gray 等用表面微机械加工技术研究了具有高分辨力的微触觉传感器阵列[ 18 ].

(3) 多功能化 目前触觉传感器的多功能化(含多功能复用) [ 19 ]主要有以下实现方式. 几种不同敏感元件组合或集成: 这种集成或组合传感器可具有接触觉、压觉、滑觉、热觉、力觉等功能. 如文献[ 8 ]介绍的复合传感器. 利用同一敏感元件在不同激励下的不同响应: J. Yu ji 等利用一种具有热敏功能的压感导电合成橡胶研制了可输出两种信号的多功能触觉传感器, 通过有选择的信号处理可获得接触力、温度变化、接触状态信息[ 20 ]. 利用同一敏感元件的不同效应: 文献[ 16 ]介绍的触觉传感器的多功能是利用平面盘绕线圈具有的电感、电容、温度特性构成的. 利用敏感材料的微阵列结构具有的力学特性: 文献[ 15 ]中的多维力阵列式触觉传感器就是通过分布于微阵列结构不同位置上的电阻受力后变化不同来获取三维接触力信息的.

(4) 传感器数据处理和融合 数据处理包括处理传感器数据的方法和算法. 目前有许多将神经网络、模糊逻辑、基于模型的方法等应用于触觉数据处理的研究. 目前关键问题是多信息融合. 例如Yam ada 等用基于模型的方法对视觉和触觉数据作了融合研究[ 21 ] , 他们把触觉数据用于对一个粗略参数模型的精细处理. 罗志增等用两种多信息融合法研究了由热觉与力觉信息融合实现目标样本分类[ 22, 23 ].

(5) 虚拟触觉传感器的研究 虚拟现实技术为机器人感知系统提供了新的研究平台, 人们开始利用虚拟现实系统平台研究动态拟实操作过程的物理模型, 以便了解对刚体和变形体操作的动态特性. 为研究基于传感信息的机器人柔性操作和精密操作,赵春霞等根据触觉传感原理对虚拟触觉传感器模型及其实现作了研究[ 24 ].

3. 2 面临的主要困难

    经过三十多年尤其是近十年的发展, 触觉传感技术已开始成熟, 但还面临诸多困难, 主要如下.

(1)机理上还存在障碍. 尽管人们对人的触觉感知及皮肤的特性有了更深的了解, 但人的触觉不是一个通过皮肤将物理特性转换为电信号的简单过程, 而是综合复杂过程, 因此难以模仿.

(2) 受敏感材料限制.人们一直在探索用于触觉的合适材料, 但敏感材料与其性能不是主要由触觉研究解决的问题, 基本上有赖于材料科学本身.

(3) 在原理上几乎没有新发现, 目前传感原理主要还是人们所熟知的那些.

(4)相对而言可供选用的基础条件如制造、工艺等还有限.

(5) 虚拟传感器研究中模型有效与准确性还难以保证, 例如软组织这种变形体, 即便在实验条件下其力学特性与其在自然条件下的力学特性也不同[ 25 ].

(6) 缺少有效驱动力. 触觉技术进步会促进机器人的发展, 但触觉技术发展的驱动力受制于机器人的发展. 没有有效的需求就没有有效的驱动力.

4 新趋势(New trends)

4. 1 机器人技术发展与应用的新趋势

    90 年代以来机器人技术的发展以向智能化方向发展为重要标志[ 26 ] , 呈现出一些新特点和趋势. 例如传感型智能机器人发展加快, 微型机器人的研究有所突破, 新型智能技术不断开发, 应用领域向非制造业和服务业扩展等.

    智能机器人技术快速发展促进了机器人在制造领域的应用与发展, 也使机器人开始向非制造领域扩展. 这些非传统领域有航天、海洋、军事、医疗、护理、服务、农林、采矿等. 机器人在这些领域有着广阔诱人的前景. 在当今还不能或难以发展全自主智能机器人的情况下, 工作于人机交互方式下的具有临场感的遥操作机器人系统是完成复杂或有害以及人无法进入的环境下作业的有力手段[ 27 ]. 而微机器人在现代生物、医学工程, 微机械加工与装配等工程中将大有作为.

4. 2 触觉传感技术发展与应用的趋势

    机器人在传统领域继续发展的同时向非传统领域扩展, 为自身找到了新发展方向, 开托了新市场,有了新动力. 作为机器人技术基础之一的传感技术也是同样, 对其中的触觉技术则更不寻常. 与制造业的自动化环境不同, 这些非传统领域中的环境一般都是非结构化的甚至高度的非结构化. 相对结构化环境, 非结构化环境更需触觉、依赖触觉, 这使过去在工业自动化中未得到充分发挥的触觉传感器有了一个能充分发挥其特有功能的舞台.

    在触觉的新机遇中当然存在着新挑战. 非传统领域的环境的主要物理特征与结构化环境的特征明显不同. 而在非传统领域中, 不同领域有着不同环境和对触觉的不同要求. 因此触觉技术的发展在现有基础上有不同的侧重点和方向、不同技术要求与市场需求. 对触觉传感器须要有不同的定位. 无疑这些都将促进触觉技术及其商用化的进程.

    Lee 和Ncholls 认为医疗尤其是外科手术、康复和服务、农业和食品加工是触觉将起关键作用的机器人扩展领域[ 2, 4 ]. 目前机器人应用于医疗有不少成功实例并正在快速发展. 遥操作机器人用于微创外科手术是机器人应用于医疗中发展最快的, 也是最需要触觉的. 外科医生非常需要恢复在传统微创外科手术中因非直接操作而失去的触觉[ 28 ]. 这种触觉不同于工业自动化中的触觉, 它是人手与人体软组织间的软接触. 如何有效获取这种触觉已有一些研究[ 29 ] , 但还有困难, 需进一步的探索.

5 对未来研发的几点见解(Suggest ion on R&D)

    根据机器人和传感技术发展趋势, 结合对触觉特殊性和触觉技术研发的历史现状及存在困难的分析思考, 在触觉技术发展机遇与挑战共存的新形势下, 为加快发展, 我们对未来触觉传感技术的研发提出几点见解.

    在指导原则上应注意: (1) 根据现有技术基础、应用任务要求、市场需求对传感器进行正确的技术与市场定位. 历史表明不适当的定位会延缓甚至妨碍技术发展. (2) 充分考虑与其它传感技术的互补性. 机器人的各种传感功能之间关系密切, 其作业常需不同功能的传感器. 触觉的某些功能其它感觉也有, 但又各有特点, 因此必需注重它们的互补性. (3)避免过分强调对触觉采用拟人方式. 现有技术基础不能实现机器人对人类感觉的完全模仿, 人的感觉功能并不都完善, 现常用的某些传感功能人却没有,如超声传感等, 而这些人不具备的感知可用于触觉.例如Sh inoda 等基于超声探测研究了用于触觉传感的声谐振伸张气囊(acou st ic resonan t ten so r cell) ,实验表明可获得有用的多维触觉特征[ 30 ].在研发中应注重:

    (1) 在新材料、新技术上的集成与多功能化. 与触觉技术相关的基础技术的进步与创新有助于触觉传感器集成与多功化. 文献[ 14, 31 ]的多功能传感器利用了新光刻工艺; 文献[ 15 ]的多维力触觉传感器利用了M EM S 与集成技术.

    (2) 对现有技术的挖潜与改造. 目前很少有新的原理发现, 结合新技术对现有技术挖潜改造是一种有效方法. 正是有了新光刻工艺技术, 才能在柔性基底材料上制作出直径3mm 的平面电感线圈[ 31 ] , 这使电涡流传感器可实现平面化、微型化、阵列化并具有柔性, 从而焕发出新的活力.

    (3) 多信息融合. 在多功能和多传感器集成触觉系统中可能含接触觉、滑觉、力觉、压觉、接近觉、热觉等不同功能, 而作用对象也具有多种物理特征. 每个传感器的输出一般与几项特征有关, 多个传感器也可能同时含与某一项特征有关的信息. 来自不同传感器的信息也可能相互矛盾. 因此必须构造或选择适当途径和方法进行信息融合. 因信息融合问题本身还未形成基本的理论框架和有效的广义融合模型与算法, 目前的绝大部分工作都是针对特定应用领域的问题展开研究[ 32 ]. 因此对触觉等信息的融合需要针对其特性、特征、任务等来研究.

    (4) 未来可能的新功能和特点要求. 传感技术本身的发展将呈现新特点, 如日本高桥清指出的传感器的多功能化、由经典型向量子型转化等[ 33 ]. 现在的传感器尺寸大, 用经典物理可很好的描述. 将来随传感器微型化, 量子效应将起作用. 现在已有了微工厂的概念(m icrofacto ry) , 由此需要用来辨识微加工与装配环境的微触觉传感器[ 34 ].

    (5) 利用虚拟现实技术. 根据具体任务性质、要求等, 基于触觉传感原理, 用虚拟现实技术来研究、仿真触觉传感器, 有助于对动态特性的研究且可降低研发成本、缩短时间、提高效率.

关键字:机器人  触觉  触觉技术  触觉传感器  研发

编辑:金海 引用地址:http://www.eeworld.com.cn/mndz/2010/0811/article_2462.html
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