国内研究人员近日展示了一款灵巧的仿人机器人手，该手部集成了新型全向柔性弯曲传感器，使机器人在复杂运动中能够实时感知自身手指的姿态。这项技术突破了传统机器人手在精细操作中“只知抓握、不知姿态”的局限。

该研究由浙江大学、杭州电子科技大学和丽水学院共同完成。这款机器人手拥有18个主动自由度以及5根刚柔耦合手指。每根手指内嵌一枚由分段式PMMA（聚甲基丙烯酸甲酯）光纤、三色LED和颜色探测器构成的软性光学传感器。其工作原理基于红、绿、蓝光在传感器弯曲时产生的不同衰减特性。由于光纤布局能够区分俯仰和偏摆方向的响应，系统可解耦两种运动，避免信号串扰。

据研究团队发布的新闻稿显示，该传感器在100次循环测试中表现出优异的重复性，三个光学通道的均方根误差分别为2.1%、1.9%和3.2%。在更具挑战性的任务中，如使用剪刀、操作电脑鼠标和弹奏钢琴，传感器同样展现出稳定的测量性能和良好的可重复性。

该研究已发表于《Microsystems and Nanoengineering》期刊。论文指出，受人类手部精细结构与本体感知能力的启发，团队致力于提升多自由度运动下的姿态感知能力。这项技术的最大优势在于能够提供高分辨率的实时反馈，同时检测压力、应变和弯曲等多种力学交互形式，使机器人获得比早期系统更细腻的触觉感知。

该传感器不仅可用于工业精细操作，还有望应用于智能假肢，帮助用户获得更自然的触觉反馈，提升控制精度与佩戴舒适度。此外，在医疗康复与运动监测领域也具有广阔前景。目前团队正进一步优化传感器的耐久性与数据处理能力，推动先进触觉感知技术向智能装备的深度集成迈进。