美国麻省理工学院的研究人员（左起）：Elijah Stanger-Jones、Hongmin Kim 和 Andrew SaLoutos 设计了一种机器人抓手，它结合了反射功能，可以快速抓取和分类日常物品。

拣选机器人不会在尝试失败后从头开始，而是立即进行调整以获得更好的抓握力。

你是否曾在街机房中操作过抓娃娃机？那种按下按钮后的紧张等待，如果抓取失败，就得重新来过。如今，美国麻省（MIT）的工程师们通过反射抓取，为机器人开发了一种更人性化的触感体验。这种新型机器人不会在抓取失败后重新开始，而是能够立即调整，通过滚动、手掌或捏住物体以更好地抓住它们，这些“最后一厘米”的调整不需要涉及更高级别的规划者，如同人们在黑暗中寻找床头的玻璃杯一般直觉性。

这一设计首次在机器人规划架构中整合了反射反应。目前，该系统尚属概念验证阶段，但为将反射反应嵌入机器人系统提供了一种通用结构，未来还可以进行更复杂的反应编程，使机器人更加灵活和适应不断变化的环境。

“生活和工作环境中总是充满了不确定性，”美国麻省理工学院的研究生Andrew SaLoutos解释说，“可能有人会在桌子上放一些新物品，或者在休息室移动东西，甚至在水槽里多放一个盘子。我们希望反应能力强的机器人能够适应这些不确定性并与之协同工作。”

许多现有的机器人夹具设计相对缓慢和精确，特别是在工厂装配线上重复进行相同的任务时，这些机器人依赖视觉数据，并且处理数据会限制机器人的反应时间。当需要从失败的抓取中恢复时，这一问题尤为突出。

但在这项新工作中，Kim的团队构建了一个反射性强、反应敏捷的平台，该平台具有高速手臂和两个轻型多关节手指，除了底部的摄像头，还配备了指尖的高带宽传感器，可立即记录接触的力度和位置，每秒记录超过200次。

研究人员还让高级规划器先处理场景的视觉数据，然后用一种称为“反射”的快速响应算法指导机器人执行三种抓取动作之一。在机器人靠近物体的最后一厘米内启动，使手指能够抓住、捏住或拖动物体，直到更好地抓住它。

这种反应不需要高层规划人员的参与，而是在较低的决策层面上组织，因此可以像本能一样做出反应，而不必仔细评估情况来计划最佳解决方案。

目前，工程师们正在努力加入更复杂的反射和抓取动作，以期构建一个能够适应混乱和不断变化空间的通用拾取机器人。这一技术的前景广阔，预计将在未来为工业环境和日常生活中的许多场景带来便利。