教育新闻网麻省理工学院的研究人员首次通过仅利用来自其“感测”皮肤的运动和位置数据，使软机械臂能够了解其在3D空间中的配置。
由柔性材料制成的软机器人(类似于在生物体中发现的材料)被提倡为传统刚性机器人提供更安全，更适应，更具弹性和生物启发的替代产品。但是，对这些可变形机器人进行自主控制是一项艰巨的任务，因为它们可以在任何给定时刻沿几乎无限个方向移动。这使得很难训练用于驱动自动化的规划和控制模型。
实现自主控制的传统方法使用具有多个运动捕捉相机的大型系统，该系统为机器人提供有关3-D运动和位置的反馈。但是，对于实际应用中的软机器人而言，这是不切实际的。
在发表在《IEEE机器人与自动化快报》上的一篇论文中，研究人员描述了一种软传感器系统，该系统覆盖机器人的身体，以提供“本体感觉”，即感知其身体的运动和位置。该反馈会进入一种新颖的深度学习模型，该模型可筛选出噪声并捕获清晰的信号，以估计机器人的3D配置。研究人员在类似于大象树干的软机器人手臂上验证了他们的系统，该机器人手臂可以自动摆动和伸展，可以预测自己的位置。
研究人员的软传感器是将导电硅胶片切成折纸图案。它们具有“压阻”特性，这意味着它们在应变时会改变电阻。当传感器响应机械臂的拉伸和压缩而变形时，其电阻将转换为输出电压，然后将其用作与该运动相关的信号。图片来源：麻省理工学院(MIT CSAIL)Ryan L. Truby
麻省理工学院计算机科学与人工实验室(CSAIL)的博士后Ryan Truby说，传感器可以使用现成的材料制造，这意味着任何实验室都可以开发自己的系统。 CSAIL博士后Cosimo Della Santina。
他说：“我们正在感测软机器人，以从传感器(而不是视觉系统)获取反馈，以进行控制，而不是通过视觉系统进行控制。”“例如，我们想使用这些柔软的机器人树干来自动定向和控制自己，捡拾东西并与世界互动。这是向这种更复杂的自动化控制迈出的第一步。”
未来的目标之一是帮助制造出可以更加灵巧地处理和操纵环境中物体的人造肢体。CSAIL主任Daniela Rus和电机工程与计算机科学系的Andrew and Erna Viterbi教授合着一本书，他说：“想想自己的身体：您可以闭上眼睛，根据皮肤的反馈来重建世界。”“我们希望为软机器人设计相同的功能。”
