科技日报北京10月24日电 （记者张梦然）当今的许多数机器人抓手依托镶嵌式传感器、繁杂的反馈回路或领先进步的机器学习算法，联合操作员的技巧，来抓取易碎或形状不准则的物体。美国哈佛大学工程与利用科学学院探讨人士从大当然中汲取灵性，设置了一个新款柔软的机器人抓手。它运用一组狭长的触手来缠绕和诱捕物体，相似于水母捕获猎物的形式。该探讨近日发表在《美国国度科学院院刊》上。

　　假如你以前在街机玩过抓玩具游戏，你就会晓得运用机器人抓手抓住物体是多么难题。想象一下，假如尝试从沉船中抓取一块脆弱的濒临灭绝的珊瑚或没有价的文物，而非是毛绒填充玩具，那末该“游戏”将是多么令人伤脑筋。

　　应用柔性机器人的当然顺应性并经过顺应构造对其发展加强，探讨人士设置了一个特异的抓手，以及一个能够以最少的规划和感知适应一系列繁杂物体的抓取战略。单独的触手或细丝很弱，但细丝集合在一同可抓住并夯实地固定沉重和形状奇异的物体。抓手依托容易的充气来包含物体，不要传感、规划或反馈操控。

　　抓手的力量和适应性来源于它与试图抓住的物体纠缠在一同的能力。足长的细丝是中空的橡胶管。管子的一侧比另一侧有更厚的橡胶，是以当管子受压时，它会像辫子一样卷曲。

　　卷发相互打结和缠绕，并与物体相互缠绕，每一次缠绕都会增添握持的强度，尽管集体维持力很强，但即便是最脆弱的物体还不会被损坏，而解放物体时，只要将细丝减压。

　　探讨人士经过实验来测试抓手的功能，包括抓起多个植物和玩具。在实质利用中，抓手可抓取农业制造和配送中新鲜软水果和蔬菜、医疗环境中的脆弱人体组织，甚而可抓取玻璃器皿等不准则形状物体。

　　探讨人士显示，这类新的机器人抓取方法补充了现存解决方案，经过用极端顺服且形态繁杂的细丝取代须要繁杂操控战略的容易惯例夹具，这点细丝可经过十分容易的操控发展操作，这类方法扩大了机器人抓手可拾取的范畴。