仿生機械手憑借高度靈活的關節設計和精準的抓取能力，在醫療康復、工業制造、特殊作業等領域展現出巨大的應用潛力。

然而，在靈巧機械手設計領域，要實現接近人類手部的高靈活性和適應性，仍存在諸多技術難題。盡管模仿肌肉骨骼構造的仿生設計已取得一定進展，但如何在降低系統復雜性的同時，保留關鍵運動學和力學原理，依然是亟待解決的問題。

▍提出新思路，實現仿生機械手精準控制

面對上述挑戰，來自上海交通大學機械與動力工程學院的朱向陽教授研究團隊針對仿生機械手的高度靈巧性和適應性問題展開研究，并通過建立數學模型深入分析手指運動學、軟硬結合原理和可控驅動機制，提出了一種適用于高度靈巧和自適應的軟硬結合仿生機械手設計，實現了可控主動移動性和被動自適應性的更理想的集成，讓機械手指擁有更靈巧的動作和交互。

圖1仿生指的設計理念、工作原理和應用

實驗結果顯示，該軟硬結合的仿生機械手設計，讓機械手在鋼琴演奏中可以100%準確彈奏所有音符、最多可以跨越10個音符、支持快速切換彈奏音符，具備為同一音符產生不同聲級的能力。并且在抓取實驗中，機械手可以完成連續旋轉旋鈕、拇指對位、手指屈曲和手指外展內收、對保定球進行手內動作、連續轉動魔方的不同表面。其總體性能展現出擬人化機械手的高度的靈活性和功能性，為精細任務的處理開辟了更多可能性。

值得關注的是，該方法基于手指運動學建立數學模型，采用骨骼、韌帶和驅動機構三個基本結構來設計仿生手指。通過將彈簧與兩條肌腱通路相結合，保持了關節的順應性并模擬了生物對應的彈性。其中，彈性韌帶用于穩定關節并提供柔順性彈性，軟韌帶和剛性BRE機制則進行生物啟發的協調相互作用。這種創新設計替代了典型的軟關節/手指設計，成功捕捉到了人類手指運動學和力學的精髓。

前不久，該研究成果的相關論文已以“Biomimetic rigid-soft finger design for highly dexterous and adaptive robotic hands”為題發表在《Science Advances》上，為仿生機械手領域的研究提供了重要的理論和實踐參考。

那么，該研究具體內容如何么？接下來和機器人大講堂一起深入了解~

▍創新設計結合動力學，構建軟-硬結合擬人化機械手

據悉，該創新型的仿生機械手融合了手指運動學、軟硬結合原理和可控驅動技術。受人類手指解剖結構的啟發，研究團隊設計出由骨骼、韌帶和驅動機構三個基本結構組成的硬-軟混合仿生機械手。其中，骨骼結構包含基部、近端連接和遠端連接部分，近端連接通過掌指（MCP）關節連接到基底，遠端連接通過指間（IP）關節連接到近端連接。MCP關節主要實現屈伸（旋轉角度θ）、外展內收（旋轉角度φ）以及有限的外展，IP關節只允許屈伸（旋轉角度ζ） 。

圖2機械設計和結構分析：(a)多關節仿生指的活動度(b) MCP接頭的軟硬混合結構(c-d)BRE機構的運動學建模與參數(e)彈性韌帶屈曲拉伸的建模(f)韌帶拉伸過程中的有限元分析(g)韌帶材料的選擇基于恢復角度誤差和所需的驅動扭矩

在肌腱驅動仿生手指設計中如圖2（b）所示，研究團隊將肌腱穿過MCP和IP關節實現欠驅動屈曲，模仿人類的深屈肌腱；另一根肌腱則穿過MCP關節進行外展，通過彈性韌帶實現關節內收與肌腱的松解功能。研究團隊將彈簧與兩條肌腱通路相結合，并連接到致動器，既保持了關節的順應性，模擬生物對應的彈性，又實現了對肌腱位移的精確調節。這種軟硬結合系統，平衡了機械手剛性和軟性結構的協調互動，提升了其靈巧性和適應性。

▍進行動力學建模：模擬人類MCP關節設計

MCP關節的設計在手指功能中至關重要，其設計包括一個帶有橢圓塊的球環對（BRE結構），并輔以外側彈性韌帶。在BRE結構中，磁環以亞毫米級間隙松散地環繞球，以執行屈伸、外展內收和外展的旋轉運動。橢圓塊的作用是將手指的運動限制在類似于人手指的狹窄工作空間內。當磁環從完全伸展位置移動到完全彎曲位置時，外展范圍逐漸減小來復制人體MCP關節表面的骨骼約束。

為了更精確的模擬人類手指運動，構建軟-硬結合的高度靈巧和適應性的機械手，研究團隊開發了一個理論模型來分析BRE機構的尺寸參數對其工作空間的影響，從而復制人體MCP關節的運動學。

▍開發仿生原型，打造更類人機械手

為了驗證團隊所設計仿生指的性能，研究團隊采用高分辨率打印機，通過PolyJet 3D打印和軟成型技術，制造出具有不同模量和復雜結構的手指原型，并將用于屈曲的彈簧連接肌腱（f肌腱）和外展肌腱（a肌腱）在位置控制模式下連接到伺服電機上的滑輪。

實驗顯示，在肌腱驅動時，手指可以進行屈曲-伸展和外展-內收的主動運動，如圖3(a)。屈伸循環和外展內收循環的最大手指速度分別為106.3°和88.5°/s。如圖3(b)所示。彈性成分（即韌帶、彈簧和伸肌）為手指提供了上述運動的彈性和外力下的可恢復外展。

圖3運動學和機械性能表征 （a）主動和被動的手指運動（b） 肌腱位移與相應關節角度的關系（c） 測量指尖力f的實驗裝置屈曲（d-h）指尖力f的研究數據

為了研究手指在接觸物體時產生的力，研究團隊分析了f-肌腱位移（?l撓曲）對指尖輸出力的影響。實驗中，手指由肌腱驅動至不同的屈曲角度，其指尖在無負載狀態下輕觸力傳感器。隨后，手指持續動作，逐漸增加指尖的施力，即屈曲力，并對此進行了3次測量。結果顯示，力撓曲通常隨位移?l撓曲的增加而增大，但與初始角度θinitial并無正相關關系，這一現象是通過連接肌腱的細長彈簧傳遞所觀察到的。

此外，該仿生指屈伸運動響應時間為220毫秒，外展內收運動響應時間為170毫秒；屈伸運動帶寬約為1.25 Hz，外展內收運動帶寬約為3.70 Hz，這些動態性能指標與人手日常活動需求基本相當。

▍進行仿真與實驗驗證，場景測試展示實用價值

為了進一步開發手指設計的應用潛力，研究團隊開發了一種將四個手指和一個對立拇指集成的擬人化機械手，如圖4(a)所示。其中，相對拇指由腕掌骨（CMC）關節和拇指MCP（TMCP）關節組成。CCMC關節采用伺服電機直接驅動，實現拇指的精準對立動作，且其運動范圍經優化設計限定在0°至45°，以完成有效的屈曲運動。TMCP關節則運用肌腱驅動方式，用于執行拇指的外展與內收動作，提升拇指的靈活性及完成精細、復雜操作的能力。

圖4 擬人機械手的發展及其鋼琴演奏技巧

1.鋼琴演奏應用場景

在鋼琴演奏實驗中，仿生機械手表現出色。音階演奏時，能準確跨越10個音符，每個手指準確地按下相應的鍵（n = 5次重復）；滑音演奏中，小指被動外展-內收與琴鍵平滑互動，展現其較強的自適應交互能力；在和弦彈奏中，仿生機械手也能實現精確協調多個音符并快速切換，和弦音間延遲低于人類聽覺感知閾值；此外，機械手還能通過改變電機速度為同一音符產生不同聲級，且音高不變。這些結果充分證明了機械手在模擬人類鋼琴演奏方面的高效性和精確性。

圖5 評估演奏不同音樂風格的擬人化機械手

為了進一步評估機械手在音樂作品方面的演奏能力，研究團隊通過兩首風格不同的樂曲——抒情的《Always with me》（跨度兩個八度）和技術性較強的《Jasmine flower》（跨度三個八度），進行測試。實驗結果顯示，在演奏《Always with me》時，擬人化機械手無需全手動作即可精準彈奏所有音符，頻譜分析顯示準確率達100%，體現了高精準度。通過MIDI信號對比分析發現，機械手演奏的連續短音符時間間隔略長，部分音符因拇指直接演奏而更早發出，且音符結束時間較標準記譜法稍早。而演奏《Jasmine flower》對機械手提出了更高的要求，在演奏過程中需要協調實現全手平移。盡管如此，機械手依然以100%的準確率完成了演奏，展現了出色的靈巧性和適應性。這些實驗結果表明，擬人化機械手具備從精細控制到快速協調運動的廣泛能力，在音樂領域具有潛在的應用價值。

2.靈巧抓取與操作應用場景

為了說明擬人化機械手的多功能性，研究團隊進行了力量抓取和捏握等一系列抓取測試。實驗結果顯示，仿生機械手可以通過循環運動連續旋轉旋鈕（直徑36 mm），包括拇指對位、手指屈曲和手指外展內收。機械手還可以通過拇指對位重新定位和手指的順序屈伸來對保定球（直徑40毫米）進行手內操作，在縱保定球時依然堅固，展示了軟硬結合設計在不確定條件下的優勢。此外，機械手還可以通過可編程的手指步態連續轉動魔方（邊長55毫米）。通過以上三個實驗任務，充分展示了擬人化機械手的手指柔度，它通過對“軟”約束和控制來減輕接觸的不確定性，這與傳統機械手的工作原理不同，為仿生機械手在抓取與操作領域的應用提供了新的思路。

圖6 抓握和作測試。

▍結語與未來

仿生高度靈巧和適應性機械手拓寬了仿生機械手在精細任務中的可能性。該研究相比于目前的機械手，表現出高度的靈活性和功能性，在鋼琴演奏實驗中表現出的流暢鍵盤敲擊交互，充分證明了其在處理精細化復雜任務中的應用價值。

該研究提出的軟硬結合仿生機械手設計，不僅能彈奏鋼琴等復雜動作，還可應對實際應用任務。這種設計顯著彌合了仿生機械手在專業與通用應用間的差距，為其多領域發展及實踐應用拓寬了前景，有力推動了仿生機械手技術的多樣化與實用化進程。

展望未來，該團隊將在現有研究基礎上，著力增強仿生機械手的靈巧性與功能性。他們計劃深入探索提升機械手的長期可靠性、優化觸感技術以及增強其自適應柔順性等關鍵技術。這些技術將為假肢、人形機器人和人機協作等實際應用帶來創新突破，推動仿生機械手技術向更實用化的方向發展。

參考文章：

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adu2018#sec-1