人形机器人具身智能触觉感知技术：进展、挑战与展望

人形机器人具身智能触觉感知技术：进展、挑战与展望

杨赓 梁冀凯 陶永 吕鸿昊

摘要：人形机器人作为具身智能的现实载体，要实现自主执行、安全交互与协同作业，需要具备稳定可靠的触觉感知能力。本文围绕精细操作、人机交互、安全防护与探索学习等典型应用，分析场景驱动下的触觉感知在覆盖范围、响应特性与鲁棒性等方面的现实需求。在此基础上，对比不同触觉传感器的工作原理与性能差异，总结触觉感知在典型应用场景下的实现方式及关键技术挑战。围绕人形机器人系统框架，分析人工智能增强的触觉感知技术在具身智能感知-决策-执行闭环中的关键作用。在系统梳理相关研究进展的基础上，本文结合代表性工程实践，对大面积可扩展触觉皮肤在全身触觉感知与人机交互中的实际应用进行了分析。最后，从规模扩展、参与决策、具身学习等方面进行展望，为人形机器人触觉系统构建与工程应用提供方向性参考。

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0 引言

近年来，人形机器人作为具身智能研究的重要载体，正迅速成为机器人技术发展的战略高地。相较传统工业机器人，人形机器人以近似人类的形态结构与运动能力为基础，能够执行真实环境中开放、多变且高度非结构化的任务。工业5.0强调“人本智造”，进一步推动人机共融，这要求人形机器人不仅具备自主操作能力，更需要感知环境信息、响应人类意图并灵活调整行为。在“人-机-环境”构成的复杂系统中，具身智能人形机器人要实现稳定自主运行，核心在于具备多模态感知与自然交互能力。

在众多感知模态中，触觉能够准确反映力学相互作用、接触属性及交互过程中的动态变化信息，是机器人与外界环境交互的重要方式。人形机器人通过触觉感知压力、形变、振动等物理信号，以保障其在抓取、装配及操作等任务中的稳定性与灵活性。随着人机协同作业常态化，在机器人体表部署触觉感知器件，能够用于柔顺协同控制，保障人机安全交互，实现机器人稳定行走。此外，触觉可以用于识别物体材质和属性，使机器人能够自主探索未知物体和周围环境。

与主要感知环境几何结构和运动状态的视觉与本体感觉不同，触觉直接反映机器人与环境之间的物理接触关系，能够感知接触位置、载荷分布及交互方式变化，是人机安全交互与连续灵巧操作的关键感知模态。然而，随着机器人由局部操作向全身交互与复杂任务扩展，当前人形机器人触觉感知仍面临较大挑战。面对大范围、多点接触的交互环境，机器人需要在较大空间范围内持续感知来自多点、多区域的触觉信息，并将其有效融入感知、决策与执行构成的系统闭环中，这对触觉信息在空间和时间上的理解与利用提出了现实挑战。

人工智能(Artificial intelligence, AI)技术的快速发展为这一问题提供了新的解决路径。通过对触觉信息在时间、空间和任务维度上的结构化建模，AI技术能够提升接触事件识别、交互状态判断及复杂触觉模式理解的稳定性与泛化能力。此外，触觉与视觉、力觉和本体感觉等模态的融合，以及在技能学习与具身智能模型中的引入，正推动触觉感知由局部反馈信号发展为支撑物理交互的关键信息模态。

1 场景驱动的机器人触觉感知需求

在制造、医疗、服务和家庭等实际应用中，人形机器人的任务边界正在持续扩展。其运行模式已逐步从结构化环境中的重复性操作，转向开放环境下的多任务执行、人机共处和长期自主运行。随着场景不确定性增加，机器人在执行任务时需要与物体、环境及人类发生直接接触，这使机器人感知系统必须能够处理更复杂的环境信息。目前，视觉感知和本体感知已广泛用于路径规划、姿态估计和运动控制，但在接触发生的瞬间以及后续交互过程中，仅依靠视觉和本体信息仍难以稳定判断接触位置、接触状态、受力变化和材料属性等信息。对于包含物理接触的任务，触觉感知能够直接反映机器人与外界之间的力学作用关系，是提升机器人环境适应能力和自然交互能力的重要感知基础。

人形机器人触觉系统的结构形式、布置范围及信号处理方式与具体任务需求密切相关，不同应用场景对触觉分辨率、覆盖面积、响应速度和信号稳定性的要求存在差异。因此，本章围绕四种典型任务，梳理人形机器人在不同任务条件下的触觉感知需求，为触觉传感原理选择、系统结构设计和智能算法开发提供依据。

1.1 精细操作
在工业制造、设备维护和复杂装配等场景中，人形机器人需要完成抓取、质检和装配等任务。由于精细操作具有接触区域小、操作容差低、接触状态连续变化等特点，操作失败并非由单一误差造成，而是由微小滑移、接触不稳定或姿态偏差在连续操作过程中的累积引起。

面向精细操作任务，触觉感知的作用体现在对局部接触状态进行高分辨率表征。机器人需要实时获取法向力、剪切力、滑移趋势、接触面积和接触稳定性等信息，并据此调整抓取力、末端姿态和操作轨迹。这要求触觉系统在空间分辨率、多模态感知能力和动态响应速度方面具备较高性能。高质量的局部触觉反馈能够降低操作过程中的不确定性，使机器人在接触状态发生细微变化时及时修正动作，从而提升任务连续性和操作成功率。

1.2 人机交互
在人机协作、康复辅助和家居服务等场景中，人形机器人需要在共享空间内与人类完成搀扶助行、协同操作、接触式运动引导和辅助护理等任务。与精细操作中以指尖局部接触为主的交互形式相比，人机交互涉及更大面积、更长接触时间和更多接触点。机器人利用触觉信息解算接触位置、受力范围和载荷分布，实现对人体姿态、人体运动方向及人类交互意图变化的感知。

因此，人机交互场景更关注机器人触觉系统对分布式接触状态的感知能力。机器人需要同时获取多个接触区域的信息，并对接触位置变化和压力分布变化进行连续检测。因此，触觉系统应具备大面积触觉覆盖、多通道同步采集和时序信息处理能力，使机器人能够连续感知外界接触状态，更准确地判断人类动作意图，为机器人柔顺控制、安全协作和自然交互提供支撑。

1.3 安全防护
随着机器人与人的距离越来越近，安全性是机器人系统设计需要优先考虑的问题。机器人在移动、操作或与人交互过程中，可能出现意外碰撞、局部过载和失稳跌倒等风险。如果系统缺乏对异常接触的快速识别和分级防护能力，轻则影响任务执行，重则可能造成人员伤亡或设备损坏。

针对人机安全交互，机器人触觉系统应具备低时延响应和信号稳定可靠的特点。机器人需要在接触发生后迅速识别非预期接触，并触发安全控制机制，如减速、退让、制动或姿态调整。同时，系统还应能够对持续接触过程中的风险变化进行在线监测，并结合接近感知、运动状态或动力学信息进行风险预警。因此，安全防护场景强调触觉感知的低时延、高稳定性，使机器人在危险接触发生后及时采取安全机制，避免风险进一步扩大。

1.4 探索学习
随着具身智能研究的发展，触觉感知逐渐成为机器人理解未知物体和环境的重要信息来源。相较于抓取、装配等目标明确的任务，探索学习更强调机器人通过主动接触获取外界信息。机器人可以通过抓取、按压和滑动等动作感知物体的形状、刚度、纹理、摩擦特性和形变状态，并基于这些触觉信息完成事件判断、环境建模和动作规划。

因此，探索学习中的触觉感知不只用于完成一次抓取动作，更重要的是机器人需要从多次交互中积累触觉经验，并将这些经验用于新的物体或新的任务场景。例如，当机器人已经学习到某类柔软物体在按压时容易产生较大形变，它在接触相似物体时便可以提前调整抓取力和运动速度。对于长期自主运行的人形机器人而言，这种基于触觉反馈的经验积累能力，有助于提高其在复杂环境中的适应性和学习效率。

综上所述，不同应用场景下触觉感知在空间覆盖范围、分辨率及响应特性等方面呈现出显著差异。精细操作场景侧重于指尖范围内的高空间分辨率与快速动态响应，用于稳定抓取与精确操作；人机交互场景强调大面积、多接触点触觉覆盖及对接触状态时序变化的整体感知能力；安全防护场景更关注触觉感知的低时延响应与信号稳定性，以实现非预期接触的快速检测与风险规避；探索学习场景则对触觉感知的可预测性建模与跨对象、跨场景的表征泛化能力提出更高要求。

2 机器人触觉感知机理与应用

随着人形机器人逐步进入复杂、开放的真实应用场景，触觉感知已成为实现精细操作、人机交互、安全防护及探索学习等任务的关键感知模态。本章围绕机器人触觉感知机理展开，梳理典型传感原理、器件性能差异及机器人触觉在不同场景下的实际应用，并进一步分析现有研究面临的技术瓶颈和关键挑战。

2.1 传感器工作原理及性能差异
机器人触觉传感器的核心功能是将压力、应变、摩擦等外界机械刺激转换为可测量、可解析的电信号或光信号。目前，机器人触觉系统中常用的传感原理主要包括电容式、压阻式、压电式、摩擦电式、光学/视触觉式以及磁/霍尔式。传感原理不同，信号转换方式、器件结构和系统集成路径也会发生变化，进而影响触觉传感器的空间分辨率、动态响应、功耗、抗干扰能力和阵列扩展能力。

• 电容式：通过检测介电层受压后的电容变化来表征外界压力，具有高信噪比、高灵敏度以及长期稳定性良好等优势，适合用于人机交互、安全防护等需要分布式接触感知的任务。但在实际系统中，寄生电容、电磁干扰和布线耦合会影响电容式传感器信号质量。
• 压阻式：通过检测导电材料在受力形变时的电阻变化来感知外界刺激，具有结构简单、成本较低且易于大面积扩展等优势。但压阻材料易受到温度漂移、蠕变和迟滞效应的影响，器件长期稳定性与一致性受限，因此适用于测量精度要求不高、但覆盖范围大的人机交互与安全防护场景。
• 压电式：利用压电材料在受力变化过程中产生电荷的特性实现信号输出，对微小振动与动态载荷较为敏感，响应速度快且无需外部供电，适合检测接触过程中的瞬态变化。然而，当外力保持恒定时其输出信号会快速衰减，难以稳定测量静态力。
• 摩擦电式：基于不同材料在接触、分离或相对滑动时产生的摩擦起电和静电感应效应，通过电荷转移实现信号输出，具有自供能、结构简单以及对动态接触敏感等特点，适合构建低功耗、分布式触觉感知系统。但其输出信号易受环境条件影响，重复性和长期稳定性在实际应用中受限。
• 光学/视触觉式：通过相机或其他成像单元记录弹性介质形变所引起的图像或光场变化，再由计算机视觉算法提取接触面的几何形状、纹理细节、力分布等力学信息，能提供较高空间分辨率，在机器人指尖精细操作与探索学习任务中具有显著优势。然而，光学/视触觉传感器存在结构复杂、体积较大，功耗与数据处理负担较高等问题，难以扩展至大面积触觉皮肤系统。
• 磁/霍尔式：通常由柔性磁体与霍尔传感阵列组成，通过测量磁场变化实现三维力和扭矩的检测，具备力解耦能力强、动态响应快等特点，常用于指尖精细操作和基于多次交互的探索学习任务。然而，其实际应用易受外界磁场干扰，且器件集成与阵列化成本较高，限制了其在大面积触觉皮肤系统中的应用。
  

图3：机器人触觉感知典型工作原理、器件系统及应用场景

综上所述，不同触觉传感原理在可感知物理量、典型应用场景以及性能优势与局限性等方面存在差异，如表1所示。因此，触觉传感系统的设计需要结合具体应用场景和任务，确定传感单元布局、阵列覆盖范围以及信号处理方案，在器件性能、结构复杂度和整机集成难度之间实现平衡。

工作原理	可测物理量	典型应用场景	主要工程优势	主要局限
电容式	接触法向力 (可间接解算剪切力)	人机交互、安全防护	信噪比高、灵敏度高、长期耐用性好	易受环境噪声与寄生电容影响
压阻式	接触法向力 (可间接解算剪切力)	人机交互、安全防护	结构简单、成本低、易于大面积扩展	温漂蠕变严重、滞后效应
压电式	动态刺激、振动、滑移	安全防护 (快速动态事件)	动态响应迅速、灵敏度高、具备自供能潜力	难以测量静态力、测量电路复杂
摩擦电式	动态刺激、振动	安全防护 (低功耗事件触发)	结构形式灵活、灵敏度高、具备自供能潜力	信号稳定性差，受环境和材料影响大
光学/视触觉式	接触形状、力分布、滑移	精细操作、探索学习	空间分辨率高、模态信息丰富、灵敏度高	结构复杂、大面积扩展难、成本高
磁/霍尔式	法向力、切向力、扭矩 (可解算六维力)	精细操作、探索学习	力解耦能力强、稳定性高、抗环境污染	易受外界磁场干扰，系统集成复杂

2.2 精细触觉应用
精细操作要求机器人需要在受限空间内完成装配、对准与姿态调整等连续动作，局部接触状态的稳定性至关重要，这对触觉系统的空间分辨率、灵敏度及动态响应提出了较高要求。

目前，精细触觉研究大多围绕机器人灵巧手指尖展开，重点在于高分辨率触觉器件设计与系统集成。这类传感器通过相机记录弹性介质形变，可提取接触形状与局部力分布，在灵巧抓取与物体姿态调整上优势明显。基于阵列式的指尖触觉系统更强调结构紧凑性、环境鲁棒性与长期稳定性，能够在复杂操作过程中持续提供可靠的力学反馈。此外，对剪切力与振动敏感的触觉三维结构可对滑移等事件进行快速检测，帮助机器人及时调节抓取力、维持操作连贯性。

在操作阶段，当存在视觉受遮挡、反光或分辨率受限时，接触后的局部触觉反馈比视觉信息更可靠。通过融合视觉信息与触觉信息，使视觉在接触前承担粗定位功能，触觉在接触后补充局部表面和接触状态信息，显著提升了末端姿态控制精度与对准操作的成功率。

针对现有研究，机器人触觉已能够有效部署在灵巧手指尖，获取接触形状、力分布、局部形变和滑移事件等关键信息，为机器人完成精细操作提供了感知基础。然而，当前研究多将触觉信息用于即时反馈或局部闭环控制，对连续操作过程中触觉状态如何随动作演化、如何影响后续决策的建模仍不充分，一定程度上限制了机器人在连续精细操作中的任务连续性和自主调整能力。

2.3 交互触觉应用
在人机交互场景中，机器人需要感知范围更大、接触点更多且随人类交互意图变化的动态接触。因此，交互触觉逐步突破指尖感知的局限，向手臂、躯干等非末端部位扩展柔性触觉单元，形成覆盖机器人本体的分布式触觉皮肤。相较于局部触觉感知，分布式触觉皮肤能够在更大空间范围内同步获取多点接触信息，有助于机器人理解复杂动态的交互过程。

将高分辨率触觉从指尖末端扩展到手臂等非末端部位，用于获取人机交互中更加连续、细致的接触变化特征。对于需要身体接触引导或大范围接触协作的任务，大面积分布式触觉系统能够为交互意图理解和机器人柔顺控制提供更丰富的信息。

在行走支撑等动态交互任务中，接触状态随人体运动持续变化，因此需要引入触觉反馈来实现机器人柔顺控制。针对行走支撑场景，设计了带触觉皮肤的双臂移动机械人，并提出一种基于分布式触觉感知的优先级顺从控制方法。通过协调支撑任务与接触力顺从之间的关系，使机器人在跟随人体行走时能够根据触觉反馈调整顺从行为。该工作表明，分布式触觉皮肤可以为移动机械人提供连续接触信息，并进一步用于行走支撑中的人机协同控制。

同样在助行和引导任务中，在助行器双侧把手处布置触觉传感器，并提出一种基于触觉抓握反馈的控制器。该控制器由多个导纳模型构成，通过把手处的触觉反馈区分单手抓握和双手抓握等形式，执行前进或转向动作。该研究直接体现了触觉皮肤在人机交互接口中的作用，即将手部接触状态转化为助行器的运动控制输入。

在物理人机交互场景中，分布式触觉能够为机器人提供接触位置、接触强度和接触范围等信息。然而，现有系统的交互状态判断和控制响应仍较多依赖预设规则。当交互对象、接触方式或任务目标发生变化时，预设规则难以覆盖新的接触模式，导致控制策略的迁移能力和任务适应性受限。

2.4 安全触觉应用
人机共存环境对机器人安全触觉提出了更严格的时延和可靠性要求。与精细操作中的局部力反馈不同，安全触觉首先要解决的是非预期接触、碰撞和冲击的快速识别问题，并及时触发减速、制动或退让等安全动作。因此，安全触觉系统需要在复杂干扰下保持稳定输出，并降低接触检测延迟。

安全触觉系统通常在机器人表面布置大面积触觉皮肤，用于感知本体与外界之间的直接接触。基于电容式或压阻式柔性单元的安全皮肤可以感知碰撞、挤压等危险接触。若触觉与接近感知结合，机器人还可以在接触发生前获得人体或障碍物靠近信息，提前调整运动速度。触觉、接近感知、关节力矩和运动控制策略共同作用时，可构建多层安全架构，提升机器人在复杂交互任务中的安全性。

围绕机器人安全感知问题，对协作机器人中的安全传感系统进行了系统性总结，指出触觉皮肤、力矩传感器与接近传感器共同构成机器人本体的多层安全边界。其中，触觉层用于接触瞬态的快速检测，要求具备毫秒级响应能力，并能够区分碰撞、挤压等不同接触事件，为安全响应策略提供依据。基于全身触觉皮肤提出一种分层安全框架，将危险预测、速度调节和紧急制动结合，实现了对复杂接触过程的实时监控与干预。实验结果表明，分层安全框架能够有效降低机器人在动态环境中与人员或周围物体发生严重碰撞的风险。

除了接触发生后的安全响应，部分研究进一步关注接触发生前的主动安全控制。提出了一种基于分层接近感知的平滑速度过渡控制框架。通过在机器人双臂布置多组接近传感单元，实现机器人本体对外界风险的分层感知，并根据人与机器人之间的相对距离动态调整运动速度，从而降低潜在碰撞风险。

在安全接触场景中，触觉系统不仅需要检测接触是否发生，还需要评估接触事件可能带来的风险。然而，现有安全机制通常依赖人工设定的力阈值或触发规则，难以区分不同接触位置、接触对象和运动状态下的风险差异。例如，相同接触力在主动引导、意外碰撞或脆弱部位接触中对应完全不同的安全风险。因此，基于固定阈值的安全判断难以适应复杂多变的人机交互场景。

2.5 探索触觉应用
探索触觉强调机器人通过反复接触来获得信息，例如按压、滑动、转动或改变接触角度，并根据每次接触反馈调整后续动作。通过重复按压、改变接触方向或沿物体表面滑动等探索行为，机器人能够积累多次触觉信息，逐步完善对物体几何形态和表面属性的理解。这也要求触觉器件在多次接触过程中保持较好的输出稳定性和重复一致性。

目前探索触觉多用具备高分辨率和高一致性的触觉器件。基于磁/霍尔式的触觉传感器能够稳定解析多方向力变化，并同步感知扭矩、法向力与剪切力，通过对六维力分量的实时解耦，使机器人能够在滑动与旋转接触过程中持续跟踪接触受力变化，为沿物体表面滑动等探索行为提供稳定的力学反馈。视触觉传感器在动态接触与滑移事件中表现出较高灵敏度，能够在多角度按压与旋转过程中重建螺母的局部接触形态，为物体形状识别与接触模式判断提供直观丰富的触觉信息，从而更好地适应探索学习任务。

然而，现有探索触觉系统仍有明显局限。首先，探索动作的执行依赖人工编程，面对复杂物体和开放场景，机器人仍难以自主确定下一步接触区域与执行动作。其次，不同探索动作产生的触觉数据差异较大，按压主要反映局部刚度和受力变化，滑动可获得摩擦、纹理和边缘信息，旋转接触则包含扭矩和接触稳定性等信息。若缺少统一的组织和表征方式，探索过程中获得的触觉信息难以直接迁移到后续抓取、操作或任务决策中，也会影响机器人在新物体和新环境中的适应能力。

综上所述，当前人形机器人触觉感知技术在不同应用场景中面临的问题存在明显差异。触觉系统的大面积覆盖、柔顺贴附、信号稳定性及系统集成等问题，可以通过材料选择、传感器结构优化与系统架构改进等手段逐步缓解。然而在多点触觉信息理解、复杂接触状态判断以及跨对象、跨场景泛化等问题，仅依赖硬件优化难以有效解决，亟需引入数据驱动方法对触觉信息进行统一表征与学习。