意大利理工学院团队受章鱼启发，通过分布式传感实现外周控制的章鱼仿生软体机器人手臂，用于自主水下抓取。以标题为《Peripheral control enabled by distributed sensing in an octopus-inspired soft robotic arm for autonomous underwater grasping》发表在《Nature Machine Intelligence》期刊。该研究通过仿生设计将分布式感知与分层控制相结合，实现了软体机器人臂的外周控制，为水下自主抓取提供了新的解决方案，推动了软体机器人在复杂环境中的应用。
图 1：生物模型与人工模型对比
章鱼通过其柔性腕足中的分布式传感与控制，展现出卓越的运动灵巧性。受此生物模型启发，我文中提出了一种肌腱驱动的软体机器人手臂，其特点在于吸盘中嵌入了光电机械传感器，并采用了一种基于行为的分层控制架构。每个仿生吸盘集成了发光二极管和光电晶体管，通过光反射来检测接触力与方向，实现了高灵敏度（在0-2牛范围内约400毫伏/牛）和方向精度（误差<18度）。
图 2：光电传感器性能表征
该传感器在干燥和潮湿环境中均能可靠工作，且漂移和迟滞效应极小。其紧凑、模块化的设计便于系统集成。分层控制架构实现了吸盘层面的局部反射和用于自主抓取的全局协调。该系统能可靠地检测接触事件、估计力与方向，并推断物体相对于手臂的位置，从而实现有目的的交互。这项工作推进了传感器集成的软体机器人技术，展示了仿生设计在非结构化环境中实现自适应抓取的潜力。
图 3：受章鱼启发的软体机器人手臂结构与控制
软体机器人手臂中集成类章鱼的灵巧性和通过吸盘实现的分布式触觉传感，仍然是一个开放的挑战。当前具有吸盘的章鱼仿生机器人手臂面临着集成分布式传感与保持灵巧性之间的权衡，例如，通过将手臂机动限制在单一弯曲平面或将传感功能限制为简单的附着/脱离检测，而不测量接触力或方向。这种集成带来了在不损害软体顺应性和机动性的情况下适当设计电子器件尺寸，以及保持制造低复杂度的挑战。
光学方法在软体系统中进行触觉传感有较大潜力，但它们尚未解决如何利用这种传感来驱动丰富、自适应行为这一开放挑战。为了解决这一开放挑战，本文提出了一种肌腱驱动的软体机器人手臂，它独特地将分布式光学传感与自适应行为生成相结合，保持了顺应性并实现了丰富的多模态交互。我们的系统平衡了传感精度、紧凑性和无缝机械集成，使手臂能够区分和利用多样的感官信息（接触/非接触、力的大小、方向）来感觉运动激活复杂运动（腹侧/背侧弯曲、扭转）。集成的传感元件和电子器件提供了可靠、可重复的信号，支持一个仿生分层控制系统，从而实现触觉增强的、自适应的智能行为。
分布式触觉传感信息馈入一个仿生控制架构，该架构集成了局部反射回路和外周神经系统处理，以协调自适应抓取行为。水下实验证明了该机器人能够检测并定位与多个圆柱体或相对较小物体的接触，并执行自主、类自然的抓取。通过融合来自多个吸盘的数据，该手臂能够识别圆柱体物体相对于其中轴线的姿态，并执行基于扭转的抓取，或通过吸盘级电路触发局部吸附反射，从而实现情境自适应的交互。
文章标题：Peripheral control enabled by distributed sensing in an octopus-inspired soft robotic arm for autonomous underwater grasping
文章链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01230-y
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