【文章導(dǎo)讀】

近日，華中科技大學(xué)丁漢院士、趙歡教授團(tuán)隊在Robotics and Computer-Integrated Manufacturing雜志上發(fā)表了題名為Dexterous hand towards intelligent manufacturing: A review of technologies, trends, and potential applications的綜述文章，博士后張桀馨為第一作者，趙歡教授為通訊作者。

摘要：多指靈巧手憑借其類人靈活性與多維環(huán)境感知能力，在智能制造領(lǐng)域展現(xiàn)出顯著應(yīng)用潛力。然而，受限于現(xiàn)有技術(shù)水平，其在智能制造操作任務(wù)中的作用尚未完全明確。本文聚焦于結(jié)構(gòu)設(shè)計、環(huán)境感知、智能抓取與手內(nèi)操作等關(guān)鍵技術(shù)，系統(tǒng)綜述了面向操作任務(wù)的靈巧手研究進(jìn)展，探討了其在智能制造中的潛在應(yīng)用場景（如狹小空間裝配、物料分揀與原位制造），解析了靈巧手未來研究趨勢與所面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)。本文從制造業(yè)視角對靈巧手進(jìn)行了全面分析，為未來靈巧操作技術(shù)突破和新一代智能制造發(fā)展提供了新的視角。

【圖文概述】

制造是指通過一系列處理將原材料轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)品的過程，通常包括加工、裝配和測量等步驟。隨著人類社會和技術(shù)的發(fā)展，制造模式正在不斷演進(jìn)。本文將制造模式隨時間發(fā)展的歷史進(jìn)程分為四個階段（如圖1）。進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，制造模式逐步從數(shù)字化制造向智能制造轉(zhuǎn)變。多指靈巧手通過模擬人類手部靈巧運動特性實現(xiàn)復(fù)雜操作能力，其快速發(fā)展有望成為新一代智能制造的主要推動力之一。

圖1 制造模式演進(jìn)過程

為了剖析靈巧手在操作任務(wù)中的角色定位，本文將機器人操作任務(wù)分為三類：自動操作任務(wù)、自適應(yīng)操作任務(wù)、靈巧操作任務(wù)。自動操作任務(wù)主要指機器人在結(jié)構(gòu)化環(huán)境中執(zhí)行高精度重復(fù)作業(yè)（如流水線焊接、標(biāo)準(zhǔn)件裝配）；自適應(yīng)操作任務(wù)指機器人需應(yīng)對動態(tài)環(huán)境或任務(wù)需求變化（如混流裝配線、異形件分揀）；靈巧操作任務(wù)面臨非結(jié)構(gòu)化環(huán)境或高復(fù)雜任務(wù)的雙重挑戰(zhàn)（如狹小空間精密裝配、使用人類工具作業(yè)），要求機器人既能適配多樣化的對象，又能應(yīng)對不可預(yù)測的環(huán)境變化。

高擬人化靈巧手憑借其時間靈巧性（技能學(xué)習(xí)）和空間靈巧性（靈活結(jié)構(gòu)），能夠同時滿足智能制造場景中自適應(yīng)操作和靈巧操作任務(wù)需求。

圖2 靈巧手技術(shù)與操作任務(wù)之間的關(guān)系

基于智能制造對靈巧手操作能力的核心需求，本文從結(jié)構(gòu)設(shè)計、感知交互、操作技能三個維度梳理了多指靈巧手的研究進(jìn)展（圖2展示了靈巧手技術(shù)與操作任務(wù)之間的關(guān)系）。

（1）在結(jié)構(gòu)設(shè)計方面，本文圍繞任務(wù)適應(yīng)性將靈巧手劃分為兩類：抓取導(dǎo)向的設(shè)計與操作導(dǎo)向的設(shè)計。抓取導(dǎo)向的靈巧手設(shè)計初衷是解決類人物體抓取問題，例如Mini X-hand、CoMPS Hand、Pisa/IIT SoftHand等。面向手內(nèi)操作的靈巧手則強調(diào)高自由度與模塊化，以滿足靈巧操作任務(wù)需求，例如Shadow Dexterous Hand、DLR-HIT Hand系列、Casia Hand、Allegro Hand、DexHand 021等。當(dāng)前，研究人員正推動靈巧手結(jié)構(gòu)功能從單一抓取向靈巧操作躍遷。

（2）在感知交互方面，運動感知和力感知是人類感知物理世界的兩種基本機制。本文從運動感知和力感知兩個視角探討了靈巧手感知交互研究現(xiàn)狀，其中，運動感知（特別是視覺感知）為靈巧手與環(huán)境之間的交互提供了豐富的信息，這對于抓取、放置、分揀等自適應(yīng)操作任務(wù)尤為重要。而對于更具挑戰(zhàn)性的靈巧操作任務(wù)（如手內(nèi)操作或使用人類工具），靈巧手則需要具備更強大的力感知能力。（圖3展示了靈巧手中主流傳感器與其提供的感知信息之間的關(guān)系）

（3）在操作技能方面，本文分別討論了抓取與手內(nèi)操作這兩大核心能力。抓取聚焦于實現(xiàn)目標(biāo)導(dǎo)向的物體抓取，而手內(nèi)操作則是指通過手指協(xié)同運動來控制物體位姿。當(dāng)前相關(guān)研究主要采用基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動（或?qū)W習(xí)）的方法實現(xiàn)靈巧手操作技能生成，其中，模型方法基于完善的物理建模，在電池回收、精密零件裝配等高精度結(jié)構(gòu)化任務(wù)中具有明顯優(yōu)勢，而數(shù)據(jù)驅(qū)動方法無需依賴精確物理建模，在狹小空間靈巧裝配、電力設(shè)備運維等復(fù)雜任務(wù)中更具魯棒性。

圖3 靈巧手主流傳感器與其提供的感知信息之間的關(guān)系

靈巧手可以與各種平臺集成實現(xiàn)多樣化的應(yīng)用，包括工業(yè)機器人手臂、移動機器人、人形機器人、無人機和連續(xù)體機器人等。

圖4總結(jié)了制造業(yè)中集成靈巧手的典型平臺及其潛在應(yīng)用場景，如狹小空間制造、3C柔性制造、物料分揀、加工表面質(zhì)量檢測、小型零件3M（測量-操作-加工）制造、無人工廠精細(xì)操作、復(fù)雜環(huán)境原位制造（如電力作業(yè)）、危險環(huán)境下的人機協(xié)同作業(yè)等。

圖4 靈巧手的潛在應(yīng)用

同時，本文還進(jìn)一步分析了靈巧手的未來趨勢與研究方向，如高集成輕量化硬件系統(tǒng)、軟體靈巧手、面向任務(wù)的靈巧手設(shè)計、基于觸覺的智能感知技術(shù)、可泛化的任務(wù)導(dǎo)向靈巧手抓取、人類數(shù)據(jù)與技能遷移、人機/多機協(xié)同操作技術(shù)、逼真的物理仿真、端到端技能學(xué)習(xí)等（如圖5）。

圖5 靈巧手的未來研究趨勢討論

總而言之，盡管面向智能制造領(lǐng)域靈巧操作任務(wù)的靈巧手研究價值日益凸顯，但其技術(shù)成熟度仍需持續(xù)提升，特別是應(yīng)與人形機器人、人工智能等前沿技術(shù)深度融合。本文旨在為智能制造領(lǐng)域的靈巧手應(yīng)用提供新視角，為后續(xù)研究提供參考。

引用信息：Zhang J, Zhao H, Chen K, et al. Dexterous hand towards intelligent manufacturing: A review of technologies, trends, and potential applications[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2025, 95: 103021.