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新闻Robohub5 个月前
康奈尔研发光纤传感软体抓手：触觉预测草莓成熟度并无损采摘
本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：Handle with care: Soft robot gripper picks ripe fruit without bruising（Robohub）
核心内容
康奈尔大学Rob Shepherd实验室联合园艺系开发了一款农业软体机器人抓手，核心突破在于利用触觉反馈替代传统视觉主导的成熟度判断。研究以草莓为验证对象，通过测量果实刚度准确预测最佳采摘时机，并利用颜色数据进行模型校验。该技术旨在解决易损水果及难以视觉判别成熟度的作物（如木瓜、牛油果）的自动化采收难题，推动生态化混合种植模式落地。
硬件层面，抓手集成两类可拉伸光纤传感器，分别监测手指曲率与指尖压力，其机械特性与软体本体一致，实现类生物组织的共形触觉感知。执行端采用行星齿轮机构，抓取后通过腕部旋转扭断果柄，避免拉拽造成的机械损伤。此外，掌心内置相机用于识别被枝叶遮挡的果实，形成“触觉判熟+视觉定位+柔性旋摘”的多模态作业闭环，显著提升对非结构化环境的适应性。
关键看点
- 触觉成熟度预测：基于可拉伸光纤应变计测量果实刚度，建立触觉-成熟度映射模型，经草莓颜色标签验证有效
- 共形传感设计：光纤传感器机械属性与软体抓手本体匹配，消除刚性传感器界面效应，实现类皮肤动态触觉感知
- 无损旋摘机构：集成行星齿轮传动装置，抓取后执行旋转扭断动作，替代直接拉拔，防止果实 bruising 与植株损伤
- 多模态感知融合：掌心嵌入相机补偿视觉盲区，结合触觉反馈，支持被遮挡目标识别及非视觉依赖型作物采收
工程与产业观察
该工作验证了软体触觉传感在农业精细操作中的工程可行性，将成熟度判别从视觉迁移至力学维度，解决了高价值易损作物的自动化采收瓶颈。其共形传感与旋转执行机构设计，为具身智能在非结构化环境下的柔顺交互提供了可复用的硬件范式与数据获取路径。
来源
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