富通优配中大团队开发新型机器人抓手，有望用于水下作业和搭载无人机等

近期富通优配，中山大学张锦绣教授、吴嘉宁副教授与华中科技大学吴志刚教授联合团队开发了一种刚柔耦合的、具有捏吸功能的混合多模式抓手（HMG，Hybrid Multi-mode Gripper）。

张锦绣对 DeepTech 表示，该研究中最大的突破是通过同时融入刚柔耦合结构，以及捏合和吸取两种操作赋予的多模式操作，来提升其抓取多样性的能力，极大地拓展了现有通用性抓取的边界。

这项研究为机器人夹持器的发展提供了新思路，特别是在多模态协同和抓取多样性方面，有望加速机器人在日常生活、工业生产和水下场景中的多样化应用。

日前，相关论文以《基于夹取-吸附与软-硬复合模式的多模态抓持器及其抓取多样性增强研究》（Enhancing Grasping Diversity with a Pinch-Suction and Soft-Rigid Hybrid Multimodal Gripper）为题发表在 IEEE Transactions on Robotics[1]。中山大学博士生赵郁文和朱嘉淇是共同第一作者，中山大学张锦绣教授、吴嘉宁副教授以及华中科技大学吴志刚教授担任共同通讯作者。

在此前的研究中富通优配，该团队制备了一款能飞能游还可以潜水的两栖无人机。研究人员进一步提出，或许可以在其中加入能够跨域抓取物品的执行机构。从象鼻获得灵感，他们以开发一种适应跨域的、不同物体抓取新型产品为目标开启了这项研究。

象鼻的鼻尖部分既能通过捏合轻柔地抓取脆弱的物体，同时也能利用这种模式操作颗粒状的物体（DeepTech 此前报道：中山大学团队提出智能操作策略用于转运零散颗粒，为机器人操作拓展新思路），拓展了抓手多模式操作的性能。

但如果仅从柔性抓手的角度出发还远远不够，原因在于柔性抓手本身的负载能力和精度非常有限。因此，研究人员还参考了刚柔耦合的结构——人手指。这种结构既能赋予轻柔接触的柔顺性，又能满足高负载力和高精度的需求。

HMG 具有四种不同的模式：强力捏合模式、轻柔捏合模式、纯吸附模式以及混合操作模式。正是这种多模式操作，使 HMG 能够应对不同的应用场景。

由于轻柔捏合模式通过柔性驱动得以实现富通优配，它最大的优势是适应性强。即使对气压的控制没有那么精细，它也能凭借自身的适应性轻柔地抓取重量仅 0.2g 的羽毛、薯片等脆弱的物体。刚性模式的特点是输出力大、控制精度高，这种模式适合抓取重载物体以及对精度要求高的装配场景，如重量达 10kg 的金属哑铃。纯吸附模式适用于搬运体积大的物体，比如直径 0.55m 的大型瑜伽球。

混合模式则通过结合抓和吸的功能，能够提升抓取物体的稳定性。以复杂场景的任务煲汤为例，可通过不同操作模式的不同时序组合，来操作各种不同性质的物体：首先用轻柔模式抓取食材；然后，切换到吸附模式来吸附生姜、香叶等薄片状物体；最后，再切换到大力捏合模式，抓起锅具并将其倒扣。

赵郁文表示，HMG 在动态环境高速加速的情况下，仍然能够稳定地抓取不规则形状的物体，这是传统机器人抓手难以具备的优势之一。

此外，其在通用性抓取方面表现出平均 93.3% 的准确率，并能够在水下进行一系列操作，包括收集海洋垃圾、抓海参、打捞沉积物等。据团队介绍，HMG 现在基本可以达到水下 10 米左右的深度。

目前，无人潜航器的操作大多是人工完成的：在船上时由人将其放入水中，回收时则用渔网将其捞回。而 HMG 有望实现无人潜航器的自主回收，摆脱对人工的依赖，即不需要把它抓起来或再捞回来，且机器操作不受恶劣天气等因素的影响。此外，该技术还有望拓展到无人操作的医疗场景，以及航天航空领域的卫星维修工作，比如拧螺丝、航天器连接，甚至修复因微流星撞击而产生的小孔等。

与此同时，研究团队也在积极推进工业化应用，并已与中国海洋石油集团和广东省广州市水上巡检分局等单位合作，将该技术用于珠江水域漂浮物以及沉积在水下物体的打捞等项目。

在未来的研究阶段中，该团队计划在两方面继续推进：一方面，将 HMG 安装在两栖无人机，在跨介质的不同场景下进行操作和相关实验，并致力于提升 HMG 的实用性，例如解决轻量化搭载无人机的设计问题和提升响应速度，以推进技术的工业化发展；另一方面，他们还打算继续探索更有趣、更有意义的形式，进一步开发更具创新性的抓手。

参考资料：

1.Yuwen Zhao, Jiaqi Zhu, Jie Zhang, Siyuan Zhang, Maosen Shao, Zhiping Chai, Yimu Liu, Jianing Wu*, Zhigang Wu*, Jinxiu Zhang*，Enhancing Grasping Diversity with a Pinch-Suction and Soft-Rigid Hybrid Multimodal Gripper. IEEE Transactions on Robotics. DOI: 10.1109/TRO.2025.3577014

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