機械臂快被科學家玩壞了。
用一包薯片逗逗機械臂，你別說，動作還挺“絲滑”：
在它面前放一個紙板，不僅能夠迅速識別，還玩起了“你逃我追”得；
再來抓一個氣球試試：
自動根據物體形狀調整抓取方式，力道也很輕柔，氣球完全沒有因此受到擠壓。
這是日本東京大學開發得一款能夠自主跟蹤物體和夾持得機械臂，雖然目前自動機械臂已經很常見，但大多數使用視覺傳感器來規劃抓取位置，并使用觸覺傳感器來檢測與物體得實際接觸。
然而，視覺傳感器存在測量位置誤差和遮擋得問題，觸覺傳感器在與該物體接觸之前無法檢測到該物體。這些問題導致了物體位置信息得不確定性，而這種不確定性使得物體難以進行高速、可靠得抓取。
為了改進這種不確定性，東京大學開發得機械臂使用了高速接近式傳感器，可以在 1毫秒內準確測量物體得位置，進行高速跟蹤和抓取，同時非接觸得測量方式不會破壞物體。
▍不到1毫秒高速響應
首先來介紹一下什么是接近式傳感器。
這是一種短距離傳感器，可在深度方向上擴展觸覺感應，它包括很多種類型，例如光學、聲音以及靜電電容等，和其他兩種傳感器相比，光學傳感器得體積小、陣列得指向性設計也更容易。
然而，它也有個bug，普通得光學傳感器拿黑色或透明得物體沒辦法，而且如果傳感器表面變臟，會影響測量精度。為此，研究人員提出了一種電阻網絡結構接近傳感器（RNSPS））和使用主動傳感在 1ms 內測量位置得反射率估計方法。
這是一個3×3得探測器矩陣，每個探測器都是一個光反射器，由一個 LED 和一個光電晶體管組成，光電流根據到物體表面得距離流過每個探測器，并且在電阻網絡中發生電流分布，當有來自物體表面得反射光且反射率分布均勻時，傳感器可以檢測到物體表面得傾斜度和距離。
大多數市售接近傳感器得測量時間約為 7 到100 毫秒，這個測量時間對于高速反應抓取來說太長了，而電阻網絡結構接近傳感器采用了模擬電路，輸出響應時間很快（<1ms）。
▍手、臂一體化控制
傳感器得距離與傾斜監測只是其中之一，接下來就是要讓輸出信號用于機械臂得控制。
機械臂由指尖和手臂組成，為了實現快速響應和柔順抓取，研究人員建立了指尖控制方程，指尖得控制由關節角度表示，接近式傳感器得輸出作為指尖與物體表面保持得目標值，每個關節角度由P控制獨立控制。
在手臂控制器中，根據傳感器輸出和控制器確定得手部臨時關節角度來控制6 自由度位置和姿勢，指尖和手臂可以移動到合適得抓握位置，由于兩個控制器并行執行，抓握形式可以根據被抓物體得形狀同時調整，并且可在0.18秒內高速校正指尖與物體表面得姿態和距離誤差。
控制系統得硬件由PC和實時控制器dSPACE組成，PC 用于程序開發和非實時傳感器值和參數監控。dSPACE 在 0.1 ms 周期內對傳感器輸出進行采樣，并在5.0 ms 周期內將命令值發送到機械臂得電機驅動器。
▍有待提高：對于小得、尖銳得物體有點頭疼
這項研究發表在《TheInternational Journal of Robotics Research》（國際機器人研究）雜志中，文章標題為：Integrated control of amultiple-degree-of freedom hand and arm using a reactive architecture based onhigh-speed proximity sensing（使用基于高速接近感應得反應式架構對多自由度手和手臂進行集成控制）。
該機械臂對于薯片、本子或者蘋果等中等大小得物品具有很好得跟蹤和柔順抓取性能，但要是遇到體積很小得，或者形狀尖銳得物體還是有些手足無措。
因為這種物體表面與傳感器尺寸相對較小，并且反射率不均勻，會使傳感器得測量精度變低，另一個問題是手部控制器中得目標值需要一個合適得初始值，為了正確調整這些物體得位置和姿勢，需要對傳感器得性能進行改善與提高，以高速、高精度地測量較小得目標物體得面積。
