机械设备行业专题研究：触觉：机器人的下一个超级赛道

人形机器人触觉测量核心要点在两个方面：接触物体本身的状态信息和接触的状态信息。传感器接触物体本身的状态通常指物体本身的形状、软硬程度和物体表面的纹理状态，物体接触的状态主要是指多维度的作用力状态，通常包含垂直于手部皮肤的法向力、平行于手部皮肤的剪切力、相对滑动的力和物体处于一种什么姿势等。灵巧手的触觉传感器核心是解决手部表面对力的测量、物体识别和执行任务时的反馈等问题，是决定人形机器人和普通工业机器人本质区别的重要环节。 电子皮肤有压阻式、压电式、电容式和光学式等几种方案，其使用场景和优缺点各有不同。1）压阻式是目前行业中最为成熟的方案，因其抗干扰性强、成本低、结构简单和鲁棒性高被广泛应用于各类场景；2）压电式通常用于测量振动、脉冲信号等间断信号，其在连续信号的测量上受一定限制；3）电容式触觉传感器灵敏度高、响应速度快，随着物理尺寸增大测量精度会有一定的影响，目前手机屏上传感器通常为电容式；4）光学式传感器精度高，能实现非接触式测量，但其算法复杂。国内墨现、福莱新材、能斯达等都有相关技术布局。 视触觉（VBTS）和基于霍尔效应的多维度传感器亦被主流人形厂商关注：传统路径的柔性触觉传感器几种技术路径大多适用于仅测量法向力的场景，对于横切力的测量和相对滑动的姿态等信息的采集灵敏度很低，为了解决这个问题，VBTS和基于霍尔效应的多维度传感器提出了可供参考的解决方案： 视触觉（VBTS）：主流方案Gelsight传感机制是通过摄像头采集图像，内置的摄像头在LED灯光辅助下捕捉接触物体后凝胶发生的形变，再通过视觉算法将凝胶形变与触觉信息映射；核心难点在视觉算法、未来量产涉及的小型化和成本等问题。国内厂商戴盟、纬钛、千觉均有相关布局。 基于霍尔效应的多维度触觉传感器：该种触觉传感器灵敏程度高，可测量三维力+三维扭矩，如3D霍尔芯片内部通常集成了X轴、Y轴和Z轴三个独立的霍尔传感器，该方案的核心难点在于算法、标定和物体纹理等的数据库预设。国内Paxini有该技术路径布局。 投资建议：人形机器人硬件技术逐步收敛，量产临近，目前灵巧手的方案还未完全敲定，触觉传感器方案作为灵巧手上比较重要的环节之一，投资机会值得关注，且该环节投资标较为稀缺，建议关注：汉威科技（子公司苏州能斯达电子已掌握柔性压阻、压电、温湿度和电容四大核心技术，相关产品已经运用于部分人形机器人厂商）、福莱新材（具备传感材料优势，产品与多家下游厂商接触中）和日盈电子等。 风险提示：测算误差风险，智能机器人行业发展速度不及预期风险，机器人供应链不确定性风险，持续研发投入导致亏损风险，触觉方案变更风险。 电子皮肤行业受益于机器人蓬勃发展，目前压阻式触觉传感器最成熟 人形机器人触觉方案百花齐放，将会是未来投资重点之一。加入触觉传感器，将使机器人执行任务的精确度更高，尤其是灵巧手部位，仅仅依靠手指内部的拉压力/扭矩传感器无法达到人类手部的仿生，人类的双手可以从拉压力、剪切力（横向滑动力）、纹理等多维度感知识别物体，为了提高整体人形机器人的手部感知灵敏度，触觉传感器必不可少。 触觉传感器主要用于模仿生物的皮肤触觉，检测外部物理环境引起的刺激。触觉传感器通常可分为刚性和柔性两种，刚性传感器通常指坚硬的各种类型的力传感器等，柔性传感器则有多种，多见的如电子皮肤也是柔性传感器的一种。 图表1：柔性力传感器 触觉传感器常见的类型通常有压阻式、压电式、电容式、电磁式、基于霍尔效应触觉传感器和视触觉（光学式）传感器。 压阻式：压阻式触觉传感器的核心原理为当压阻材料受到外力的作用时，电阻率会因为应力或形变而变化，采集电路将上述电阻变化转化为电信号后，可实现对压力或形变的物理量测量。其结构简单、灵敏度高、成本低、鲁棒性高，已在机器人、汽车制造和工业流水线上成熟应用，但压阻式传感器的迟滞性、温度依赖性和非线性的缺陷限制了其在部分场景中的性能。 压电式：压电式触觉传感器是一种基于压电效应的机电转换装置，当外界的压力、振动等机械物理量作用于柔性传感器的压电材料使其发生形变，压电材料内部的电极化状态发生改变，从而在材料表面产生与外力成正比的电荷，电荷通过计算可以实现物理量到电信号的转化。压电式触觉传感器具备高灵敏度、响应速度快、稳定性强等优势，但压电式传感器更多用于测量振动、脉冲信号等间断信号。 图表2：能斯达DT10-50（压阻式） 图表3：能斯达YD-SF2513（压电式） 电容式：电容式触觉传感器的原理是电容量的改变，基于电容变化原理的柔性传感器敏感元件通常由两个极板和中间的介质组成。外界物理量作用于敏感元件时，会导致极板面积、极板间距或介质的介电常数发生变化——电容值变化，将电容值转换为电信号即可实现对物理量的检测和转化。电容式触觉传感器灵敏度高、响应速度快，但其只能测量单轴的压力信息，且通常具有物理尺寸大、不易集成化等缺陷。 图表4：不同类型触觉传感器转换机制 光学式：利用光的反射、折射、散射等特性与物理量之间的关系来实现物理量到光学信号的转换，再通过光电转换元件将光学信号转换为电信号。当外界位移作用于敏感元件时，会改变光路中光的传播路径或光强分布，通过光电探测器将光信号转换为电信号，如光电二极管在光照下会产生与光强成正比的电流，从而实现位移等物理量到电信号的转化。光学式触觉传感器具有高精度，能够实现非接触式测量，但其算法较为复杂。 图表5：光纤式柔性阵列触觉传感器结构原理图 小结：国内目前常见的触觉传感器技术常见的有压阻式、压电式、电容式和光学式，还有一些摩擦式和电磁式，这几种技术路径中压阻式因其抗干扰能力强、结构简单、成本低，是目前行业中应用最为成熟的方案，但其灵敏度不够高、迟滞也较高。国内亦较多厂商布局，如墨现、福莱新材、能斯达均有相关布局。此外，以上几种技术路径大都只能感受法向力（垂直于皮肤），而对横切力（平行于皮肤）、相对滑动和物体的纹理姿态等信息的采集灵敏度很低。但在针对某些特定场景下，传统的柔性触觉传感器的方案或许也是足够的，如仅仅抓取等较少有剪切力的场景下。 人形机器人触觉传感器再进阶：基于霍尔效应的多维度传感+视触觉传感 为了测量横向剪切力和感知物体本身的状态，视触觉和基于霍尔效应的多维度传感技术逐步被人形机器人厂商采纳。参考人类在操作物体时，手部的触觉信息通常包含物体本身的状态和接触的状态：接触的状态信息通常包含法向力、剪切力、相对滑动和物体的姿态，物体本身的状态信息则包含表面纹理、物体形状和软硬度等。传统的压阻式、压电式等触觉传感器技术只能感受到法向力，而无法采集其他信息，针对该行业痛点，国内外提出了基于霍尔效应的多维度触觉传感器和视触觉传感器等方案。 视触觉传感器：Gelsight目前是主流方案，核心难点在于体积和成本 视触觉传感器就是基于视觉的触觉传感器（Vision-Based Tactile Sensor，VBTS），视触觉传感器的主流方案视Gelsight，此外还有一些如双目视觉方案。Gelsight的内部最底层是一个2D摄像头，上面会有一圈LED灯；最上面有一层Gel（凝胶）即传感器（ 性体接触表面使用的材料。Gelsight的传感机制是使用摄像头采集视觉图像，在传感器接触物体后，内置的摄像头在LED灯光的辅助下捕捉接触物体的凝胶产生的形变，而后再通过视觉算法将凝胶的形变信息与触觉信息进行映射。视触觉的硬件结构相对来说较为简单，其核心壁垒在于视觉算法和未来量产涉及的小型化、低成本等问题。 图表6：Gelsight硬件结构 图表7：双目视觉的高分辨率视触觉传感器结构 Estimating Geometry and Force》，国盛证券研究所 Gelsight是MIT视觉学科教授Edward Adelson于2009年在CVPR首次提出的，其近年来的研究重点是机器人的人工触觉感知。最初的Gelsight传感器由透明性体和涂有颜色的外皮组成，用于测量触碰其表面的土体的纹理和集合形状，随后的多年里Edward Adelson团队对该传感器持续改进众，2011年重点改造了传感器的材料、照明设计和重建算法，2013年Edward Adelson团队首次将Gelsight与机器人触觉感知进行结合，并构建了包含40个触觉纹理类别的数据库，来自该数据库的如木材、织物等材料可以帮助机器人进行识别。 图表8：GelSight采集的40个物料材质图像 相关的研究团队不断创新，研究至今已经有较多可用以机器人手指的产品。比如2022年Alberto Rodriguez团队推出的GelSlim 3.0，该传感器可以在更紧凑的形状中感知高分辨率、压力和滑动，研究者优化了从照明源到相机的光学路径。Edward Adelson团队于2023年推出了GelSight360，这是一种类似指尖的全向触觉传感器，引入了一种新颖的十字LED照明方案。 图表9：GelSlim 3.0 图表10：GelSight360 in a Compact Tactile-Sensing Finger》，国盛证券研究所 Dexterous Robotic Manipulation》，国盛证券研究所 Gelsight商业化路径不断尝试中，目前已经有人形机器人厂商在逐步尝试该方案。 Gelsight商业化过程中面临着精度、体积大小等问题，比如上面凝胶放置不同的材料对不同的物体会产生不同的形变，其测量的精准度也会有所差异，尤其是在剪切力的测量上。沿着Gelsight这个技术路径，众多研究团队均尝试了商业化，如2022年推出的一款触觉传感器DIGIT，易于构建、可靠、低成本、紧凑且高分辨率，专为机器人手指而设计，该传感器系统开源。 图表11：装了DIGIT触觉传感器的机械手 智元机器人已在灵巧手上使用视触觉方案，国内戴盟、纬钛、千觉都在进行相关的布局。 2024年8月18日在智元年度新品发布会上发布的灵巧手集成了高精度的MEMS触觉感知和视触觉感知技术，触觉感知系统可以实时反馈手指与物体接触的压力、形状、纹理等信息，该灵巧手内置高精度驱控算法、视觉和触觉多模态感知技术和先进的混合控制算法，可以对不同形状、尺寸、材质等的物体进行精准的抓取，机器人抓取和操作任务的精度和效率都得到了较大的提升。 图表12：智元机器人灵巧手触觉方案 关于视触觉传感器的一些思考：以Gelsight为代表的视触觉传感在测量力的维度、物体的纹理和硬件及分辨率等方面有着非常强的优势，视触觉传感器应用天花板很高。但其未来应用依然存在较多问题需要解决：1）这类传感器本质是视觉信息，然而预设的视觉图像数据库和通用的触觉大模型目前并不完善；2）视触觉目前还没有统一的硬件平台，其需要搭载简单易用的调用接口来降低使用门槛；3）Gelsight表面的凝胶通常比较脆弱，频繁使用后易有磨损，如何提高某些核心器件的寿命问题也仍有待解决；4）GelSight的原理也是采集图像信息，本质上也是计算机视觉，可以将其和机器人本身的视觉信息可以放到同一个模型中训练，真正做到视触融合的机器人操作控制，目前这点仍亟待发展。 基于霍尔效应的多维度触觉传感器，性能优异但成本较高 霍尔效应是电磁效应的一种，霍尔效应产生的根本原因是电子在磁场中受到洛伦兹力的作用，当导体中的电子流动方向与磁场方向垂直时，电子受到垂直于电流和磁场的洛伦兹力从而形成电势差，这个电势差被称之为霍尔电压，可以用来检测磁场的强度和方向。 图表13：霍尔效应示意图 依据霍尔效应制作的传感器芯片成为霍尔传感器，在霍尔传感器的对角施加电流，其在另一角受到磁场作用后产生霍尔电压，测量霍尔电压的大小来计算出对应磁场强度的大小。通常测量表磁用的探头是霍尔芯片支撑，根据不同的测量场景，霍尔探头可分为径向和轴向。 图表14：径向霍尔探头 图表15：轴向霍尔探头 基于霍尔效应的多维度触觉传感器核心难点在于算法、标定和物体纹理等的数据库预设。 厂商可基于单向霍尔芯片建立多维度的霍尔芯片，如3D霍尔芯片内部通常集成了X轴、Y轴和Z轴三个独立的霍