视触觉传感器：为人形机器人灵巧操作打开新窗口
随着人工智能大模型与深度学习技术的不断进步，人形机器人在交互与运动智能方面已取得显著进展。视觉、听觉及本体感知能力的增强，为机器人的自主行为提供了坚实基础。
然而，当任务从宏观运动转向精细末端操作时，机器人仍面临一个核心挑战——触觉感知能力的缺失。尽管现有视觉系统能够识别物体的外观与空间位置，却难以捕捉操作过程中的力、振动、温度等关键物理信息。
本体感知虽可监测关节电机状态，但无法直接反映末端执行器（如手指）与环境之间的微观接触状态。这种感知能力的不足，使得机器人在关键操作瞬间缺乏反馈闭环，影响了操作的稳定性与灵活性。
引入触觉感知，不仅拓展了机器人的感知维度，更使其具备了理解物体属性与环境状态的能力，包括材料硬度、表面纹理、受力分布乃至滑动趋势。这一突破使机器人在非结构化抓取与复杂操作任务中，实现从“看得见”到“抓得稳、控得精”的转变。
视触觉传感器基础解析
传统触觉传感器在多模态感知能力、精度与可扩展性等方面存在局限，难以满足复杂操作场景的需求。而视触觉传感器通过摄像头捕捉接触过程中的弹性形变，将其转化为高分辨率视觉信号，从而实现对多维触觉信息的精确感知。
1. 视触觉传感器工作原理
视触觉传感器（Vision-Based Tactile Sensor，VBTS）基于光学成像原理运作。其核心机制是通过内置摄像头实时捕捉弹性接触表面的形变，将这些形变信息转换为可计算的视觉信号，实现对多种触觉参数的精确测量。
相比传统力传感器，视触觉传感器可同步感知法向力与剪切力、表面纹理、滑动趋势等多维信息，具备类人多模态触觉感知能力，成为机器人灵巧操作的重要支撑。
2. 视触觉传感器系统组成
视触觉系统一般由四个模块构成：接触模块、照明模块、图像采集模块以及信息处理模块。这四大模块协同工作，通过“物理接触→光线辅助→图像捕捉→数据解析”的闭环流程，实现对物体物理属性与交互力的高精度感知。
- 接触模块：作为感知前端，由柔性透光材料（如硅胶、弹性聚合物）构成，内置微米级标记点，用于转化物理接触信号为结构变化。
- 照明模块：采用LED阵列（可见光或近红外光）提供稳定光源，提升图像对比度，消除环境光干扰。
- 图像采集模块：通过高分辨率摄像头记录形变信息，为后续处理提供数据基础。
- 信息处理模块：解析图像数据，提取触觉信息，是整个系统的核心。
视触觉传感器的核心优势
视触觉传感器融合光学成像与深度学习算法，通过图像数据构建触觉感知模型。尽管前期数据采集与训练成本较高，但其高分辨率图像信息的优势明显，能够揭示更丰富的物理接触现象。
该技术不仅突破了传统触觉感知在精度和模态上的限制，还以其高兼容性数据格式，为机器人灵巧操作和跨模态学习提供了基础，被视为推动机器人进入复杂现实场景的关键技术。
视触觉传感器的主要优势包括：
- 高空间分辨率：可捕捉微米级表面纹理与几何变化，提供更精细的触觉信息。
- 多模态感知：从单次接触图像中提取多种物理参数。
- 系统集成简单：避免了传统触觉传感器中复杂的布线与封装。
- 抗干扰性强：光学信号采集方式使其对电磁干扰和环境波动具有天然的稳定性。
- 与视觉AI高度兼容：输出图像信号可无缝对接主流计算机视觉算法。
尽管视触觉传感器潜力巨大，但其在复杂曲面集成、微力感知、实时性处理等方面仍面临挑战，需要在硬件设计、算法优化和算力支持上持续突破。
行业代表性企业及技术进展
1. GelSight
GelSight Inc. 成立于2011年，由MIT Edward Adelson教授团队创立，专注于高精度3D触觉传感技术的商业化应用。其核心产品GelSight传感器通过三色光照射和计算机视觉算法，将物体接触的弹性形变转化为触觉信息。
2013年，该团队首次将GelSight应用于机器人触觉感知，并构建了40类触觉纹理数据库。2018年，进一步推出更紧凑的GelSlim传感器，并于2022年发布面向市场的GelSight Mini，售价499美元。
2. 戴盟机器人
戴盟（深圳）机器人科技有限公司成立于2021年，由王煜教授和段江哗博士共同创立。公司专注于触觉感知与灵巧手的开发。其DM-Tac W传感器采用单色光图案追踪技术，具备超高密度感知与多维力同步解算能力。
该传感器输出频率高达120Hz，支持多种算法与机器人平台集成，为机器人提供高实时性触觉反馈。
3. 纬钛机器人
纬钛机器人成立于2024年，创始人李瑞博士曾在MIT师从Edward Adelson教授，参与GelSight技术的早期研发。其GF225视触觉传感器具备10微米级分辨率，支持多维力测量与柔性物体操作。
该传感器提供Linux SDK支持，可与OpenCV、PyTorch、ROS等主流工具集成，为科研与产业应用提供灵活扩展。
4. 一目科技
一目科技自2016年起深耕多模态感知与AI技术，其视触觉传感器采用仿生设计与AI算法，具备微米级形变精度与高帧率输出。公司通过全栈仿真优化产品开发流程，缩短Sim-to-Real差距。
5. 叠动科技
叠动科技专注于将MEMS工艺与视触觉传感器结合，研发出毫米级高性能传感器。2025年7月，公司宣布获隆盛科技战略投资，加速触觉传感器在工业、医疗等领域的规模化应用。