千覺機器人科技 (上海) 有限公司（以下簡稱「千覺機器人」）近日完成數(shù)千萬元融資，最新一輪由元禾原點、戈壁創(chuàng)投、小苗朗程投資，資金將用于技術(shù)研發(fā)投入和產(chǎn)品迭代、加快量產(chǎn)交付速度。
「千覺機器人」成立于2024年5月，專注研發(fā)面向機器人精細操作的多模態(tài)觸覺感知與操作技術(shù)，核心產(chǎn)品包括高分辨率多模態(tài)觸覺傳感器、觸覺感知與控制智能化模組等。創(chuàng)始人馬道林為上海交大副教授，在觸覺傳感器領(lǐng)域，他提出了 “依靠觸覺和接觸來構(gòu)建空間感知”的機器人操作路徑，首次基于觸覺實現(xiàn)對被抓取物體的高精度運動跟蹤。
在復雜環(huán)境下，單純依賴視覺傳感的方案面臨諸多挑戰(zhàn)，受光照強度變化、物體遮擋及透視變形等因素，這些因素都可能導致其信息感知出現(xiàn)失真現(xiàn)象。對比之下，觸覺方案可以有效克服上述局限，在具身智能研究中逐漸展現(xiàn)出獨特優(yōu)勢。
觸覺傳感器能夠?qū)崟r感知接觸力的分布與大小，并提供高精度、高時效性的反饋數(shù)據(jù)?；谶@些觸覺反饋，機器人靈巧手可動態(tài)調(diào)整操作策略，包括自適應(yīng)調(diào)節(jié)抓取力度、優(yōu)化手指姿態(tài)、調(diào)整運動軌跡等，從而提高操作的穩(wěn)定性和精準度，確保任務(wù)的高效執(zhí)行。
在處理柔軟、易碎或形狀不規(guī)則的物體時，觸覺傳感器使機器人能夠精確感知物體的材質(zhì)特性與輪廓信息。
例如，在試管搬運與操作過程中，觸覺傳感器可幫助機器人實時感知試管的光滑度與脆性，并監(jiān)測其中液體的動態(tài)變化。在此基礎(chǔ)上，機器人能夠精準調(diào)節(jié)抓取力度，優(yōu)化握持姿態(tài)，并在液體混合或轉(zhuǎn)移過程中控制晃動幅度，從而降低試管破損與液體溢出的風險，確保操作的穩(wěn)定性與安全性。這一能力顯著提升了機器人在精細操作場景中的適應(yīng)性。
在硬件端，「千覺機器人」自研多模態(tài)高精度觸覺傳感器G1-WS，這款傳感器是專為機器人夾爪設(shè)計，可以提供多模態(tài)、高分辨率的觸覺信息，信息感受密度高達人類手指的800倍，能夠感知到細微的物體特征和變形，為機器人精細操作提供高精度觸覺反饋。
以智元機器人AgiBot World數(shù)據(jù)采集任務(wù)為例。讓機器人進行電腦主機裝內(nèi)存條的任務(wù)，需要其具備亞毫米級精細控制能力，以避免造成設(shè)備損壞。其中，G1-WS能夠精準感知包括三維形狀、三維力分布以及六維合力等多種信息，測量分辨率精度達到每平方厘米5萬個測量點，X/Y方向軸精度為0.03毫米，Z方向軸精度為0.06毫米，在保證超高分辨率與精度的同時，每幀深度場的處理時間僅需10毫秒。
這相當于為機器人裝置了一個“指尖神經(jīng)”，可提供如神經(jīng)纖維般靈敏的末端觸覺，實現(xiàn)精準對接。
高精度觸覺感知算法在機器人精細裝配上測試（圖源/千覺機器人）
同時，G1-WS在結(jié)構(gòu)上采用楔形結(jié)構(gòu)，前端更加細窄，可用于應(yīng)對狹窄區(qū)域的復雜工況，前端最薄處僅5毫米。這意味著，G1-WS可以輕松進入任何人類手指能夠觸及的地方，提供靈活精確的感知能力，以解決復雜的裝配任務(wù)和狹小空間中的精密操作。
長期以來，由于采集成本高，高質(zhì)量觸覺數(shù)據(jù)稀缺成為機器人觸覺控制算法訓練的關(guān)鍵瓶頸，基于仿真的合成數(shù)據(jù)是應(yīng)對這一挑戰(zhàn)的關(guān)鍵一環(huán)。
日前「千覺機器人」也發(fā)布全球首個觸覺仿真工具Xense_Sim，能精準模擬切向運動與力信息，解決了此前切向力模擬技術(shù)空白的問題，仿真數(shù)據(jù)更貼合擰瓶蓋、插拔接口等真實操作場景，有助于提升訓練模型的泛化能力。
實測數(shù)據(jù)顯示，Xense_Sim在效率與精度上有明顯優(yōu)勢，在實現(xiàn)高精度仿真的同時，可以保持每秒50Hz的高處理速度，確保仿真精度與實時性。目前Xense_Sim已集成至Issac Sim仿真平臺。
大拇指觸覺傳感器（圖源/千覺機器人）
當前「千覺機器人」觸覺仿真工具Xense_Sim及多模態(tài)高精度觸覺傳感器G1-WS已在智元機器人上應(yīng)用，其模塊化、小型化視觸傳感器正量產(chǎn)交付中，可為精密裝配、工業(yè)智造及智能服務(wù)等復雜場景落地構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
未來，雙方將基于“硬件+仿真+數(shù)據(jù)”層面協(xié)同創(chuàng)新，共同探索機器人精細操作、復雜場景適應(yīng)性及通過合成數(shù)據(jù)降低數(shù)據(jù)采集成本的新路徑。
