ПОСТАВЩИКИ МАШИН И ОБОРУДОВАНИЯ
/ Китайские учёные создали роботизированную руку с высокоточным сенсорным восприятием
Китайские учёные создали роботизированную руку с высокоточным сенсорным восприятием
Китайские учёные создали роботизированную руку с высокоточным сенсорным восприятием
03.04.2026
Группа исследователей из Китая представила инновационную разработку — человекоподобную роботизированную руку, способную с высокой точностью отслеживать положение пальцев в процессе выполнения сложных манипуляций.

Ключевое новшество — внедрение всенаправленного датчика мягкого сгибания. Устройство позволяет в режиме реального времени фиксировать не только сгибательные движения, но и боковые смещения, что критически важно при выполнении тонких операций.

Разработку осуществили специалисты трёх ведущих китайских вузов:
  • Чжэцзянского университета;
  • Ханчжоуского университета;
  • Университета Лишуй.
Созданная ими модель обладает 18 активными степенями свободы и оснащена пятью гибкими пальцами, что приближает её функциональность к возможностям человеческой руки.

Устройство и принцип работы сенсорной системы

В конструкцию каждого пальца интегрирован мягкий оптический датчик. В его состав входят:
  • сегментированные волокна из полиметилметакрилата (ПММА);
  • трихроматический светодиод;
  • хроматический детектор.
Работа устройства основана на анализе изменения интенсивности красного, зелёного и синего света при деформации датчика. Особая конфигурация волокон позволяет раздельно фиксировать два типа движений — тангаж и рыскание, исключая их наложение и искажение данных.

Согласно данным пресс‑релиза, тестирование подтвердило высокую стабильность показаний: в ходе 100 циклов измерений среднеквадратическая ошибка составила:

2,1 % — для первого оптического канала;

1,9 % — для второго;

3,2 % — для третьего.

Научная основа и цели проекта

Результаты исследования опубликованы в журнале Microsystems and Nanoengineering. В статье подробно описывается концепция нового всенаправленного датчика мягкого изгиба, созданного специально для повышения ловкости гуманоидных манипуляторов.

Авторы вдохновлялись сложной анатомией человеческой руки и её проприоцептивными возможностями — способностью ощущать положение и движение частей тела. Основная цель проекта — улучшить восприятие позы и координацию движений у роботов, особенно при работе с многостепенными системами (DoF).

Практические испытания и результаты

Эксперименты показали, что датчик демонстрирует выдающиеся показатели точности и стабильности при выполнении сложных задач. В числе протестированных операций:
  • работа с ножницами;
  • управление компьютерной мышью;
  • игра на фортепиано.
По словам разработчиков, технология успешно решает проблему многокоординатного движения и всенаправленного отслеживания положения роботизированных конечностей. Это существенно расширяет возможности манипуляторов при выполнении деликатных операций.

Преимущества и перспективы применения

Ключевое достоинство нового «мягкого» датчика — способность обеспечивать детальную обратную связь в режиме реального времени. Устройство распознаёт различные виды механического воздействия: давление, растяжение, изгиб. Благодаря этому роботы получают более тонкое тактильное восприятие по сравнению с системами предыдущих поколений.

Потенциальные сферы использования технологии:
  • Робототехника. Повышение точности и аккуратности при выполнении сложных манипуляций — например, в сборке микроэлектроники или работе с хрупкими материалами.
  • Протезирование. Внедрение датчиков в искусственные конечности позволит добиться более естественного осязания, улучшит контроль над протезом и повысит комфорт пользователя.
  • Медицина. Использование в реабилитационных устройствах и диагностических системах для отслеживания движений пациента, контроля эффективности терапии и разработки персонализированных программ восстановления.
Хотя разработка ещё проходит доработку — в частности, оптимизируются показатели долговечности и алгоритмы обработки данных — она уже представляет собой значительный шаг вперёд в интеграции передовых тактильных сенсоров в интеллектуальные системы.