早在2011年的时候，外媒就已经报道过麻省理工学院(MIT)开发的能够让机器人理解机械臂“指尖”动作的一套机器人系统。现在，该校计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)又将这项技术用到了电缆的精细操纵上。研究团队将这套系统的基础版本称作GelSight，其中包含了一块透明的合成橡胶板，并在另一侧涂有一层金属漆。

当涂漆的一面压在物体表面时，它就会产生相应的变形。然后透过未上漆的另一面，就可以看到表面的细微轮廓。油漆对于标准化表面的光学质量必不可少，因而该系统不会被多种颜色或材料所混淆。 借助成像算法，系统能够将这些轮廓转为3D图像，能够捕捉到深度小于1微米、宽度小于2微米的细节。

在博士生Yu She的带领下，MIT研究团队将这套技术运用到了两指机器人的握爪指垫上。

当夹具紧紧夹在电缆上时，系统既可以感知电缆在每个垫片上的位置，又可以通过监视摩擦力，得知电缆在其间的穿行速度。

借助这些数据，计算机可在三维空间中连续调整夹具的“姿势”与握力。比如先让电缆居中放置在垫片之间保持稳固的握持，而后随着夹具的移动而让它在两个垫片之间滑动。

目前这套系统已能够轻松抓住耳机线，并使之沿着电缆的长度而滑动，直到检测末端的插头、调节插头的朝向、最终将之插入目标设备的耳机插孔。

展望未来，MIT研究团队希望GelSight能够找到更广泛的应用场景，比如在汽车装配线上安装线缆、甚至对患者进行高精度的手术缝合。

关键词： 机械臂